[發明專利]OTA平臺海外酒店房型服務缺陷的預測方法及系統

有效

• 申請號: 201710994934.5
• 申請日: 2017-10-23
• 公開（公告）號: CN107679674B
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 黎建輝;張倩倩;趙華;熊斌
• 申請（專利權）人: 攜程計算機技術（上海）有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/06;G06Q50/12
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 薛琦;羅朗

1.一種在線旅行社OTA平臺海外酒店房型服務缺陷的預測方法，其特征在于，所述預測方法包括：

S1.在用戶下單前，預測用戶信息；所述用戶信息包括用戶選擇的海外酒店房型信息和入住日信息；

S2.根據所述用戶信息獲取與所述用戶信息對應的訂單歷史信息、同入住日歷史信息、供應商渠道歷史信息和房型的基本屬性信息；

S3.通過XGBoost算法對所述訂單歷史信息、所述同入住日歷史信息、所述供應商渠道歷史信息和所述房型的基本屬性信息分別進行處理，建立海外酒店房型的服務缺陷概率預測模型；

S4.根據所述服務缺陷概率預測模型預測所述用戶選擇的海外酒店房型的服務缺陷概率；

S5.判斷所述服務缺陷概率是否大于設定閾值，在判斷為是時，對所述海外酒店房型采取相應的干預策略；

所述服務缺陷概率預測模型的表達式為：

其中，

score表示所述服務缺陷概率，T表示決策樹的棵數，t表示第t棵決策樹，f_t(x_i)表示決策樹的函數，w表示葉子權重，y_i表示模型真實值，表示前t-1棵樹的模型預測值，表示偏導數，l表示殘差函數，γ和β為可調參數，為由所述模型真實值和所述模型預測值定義的殘差函數，g_i表示殘差函數對的一階導數，h_i表示殘差函數對的二階導數，n表示訓練樣本的數量，i表示第i個訓練樣本，i的取值范圍為1～n之間的整數。

2.如權利要求1所述的OTA平臺海外酒店房型服務缺陷的預測方法，其特征在于，所述干預策略包括直接關閉房型、將房型在OTA平臺的排序置后、發送郵件或通過外呼干預通知用戶和自動提醒海外酒店進行二次確認房型中的至少一種。

3.如權利要求1所述的OTA平臺海外酒店房型服務缺陷的預測方法，其特征在于，所述訂單歷史信息包括用戶選擇的海外酒店房型在下單日之前的設定天數內發生服務缺陷的訂單數信息；

所述同入住日歷史信息包括所述海外酒店房型所屬的海外酒同一入住日發生服務缺陷的訂單數信息和/或入住日是否為周末信息；

所述同一入住日發生服務缺陷的訂單數信息用于表征在下單日之前的設定時間內下單的訂單中，在下單日之后的相同入住日發生服務缺陷的訂單數量；

所述供應商渠道歷史信息包括房型對應供應商的屬性信息和/或供應商的歷史訂單中發生服務缺陷的情況；其中，供應商的屬性信息包括供應商與OTA平臺是否屬于直簽的信息和/或OTA平臺對供應商設定的等級信息；

所述房型的基本屬性信息包括房型是否為保留房的信息；其中，所述保留房為海外酒店提供給OTA平臺預售的房型。

4.如權利要求1所述的OTA平臺海外酒店房型服務缺陷的預測方法，其特征在于，所述服務缺陷包括確認前滿房、確認后滿房、到店無房、到店無預定、確認前漲價和確認后漲價中的至少一種；

所述確認前滿房用于表征用戶下單后，OTA平臺在和酒店核對房型信息時被告知所述房型滿房的情況；

所述確認后滿房用于表征用戶下單后，OTA平臺在和酒店核對房型信息時，酒店告知OTA平臺所述房型有房，在OTA平臺完成對訂單確認之后，酒店告知OTA平臺所述房型滿房的情況；

所述到店無房用于表征用戶下單后，準備入住所述海外酒店時沒有所述海外酒店房型的情況；

所述到店無預定用于表征用于預定訂單后，準備入住所述海外酒店時沒有用戶預定訂單信息的情況；

所述確認前漲價用于表征用戶下單后，OTA平臺在和酒店核對房型信息時，被告知所述房型的價格需要上漲；

所述確認后漲價用于表征用戶下單后，OTA平臺在和酒店核對房型信息時，酒店沒有告知OTA平臺所述房型需要漲價，在OTA平臺完成對訂單確認之后，酒店告知OTA平臺所述房型需要漲價的情況。