[發(fā)明專利]酒店推薦方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010163650.3 | 申請日: | 2020-03-10 |
| 公開(公告)號: | CN111429204A | 公開(公告)日: | 2020-07-17 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 楊曉燕;胡泓;郭寶坤;陳謙 | 申請(專利權(quán))人: | 攜程計算機技術(shù)(上海)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/06 | 分類號: | G06Q30/06;G06Q50/12;G06Q30/02;G06F16/9535;G06F16/9537;G06K9/62 |
| 代理公司: | 上海弼興律師事務(wù)所 31283 | 代理人: | 薛琦;張冉 |
| 地址: | 200335 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 酒店 推薦 方法 系統(tǒng) 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
本發(fā)明公開了一種酒店推薦方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。其中,酒店推薦方法包括:根據(jù)多個待推薦酒店的酒店標識訓練轉(zhuǎn)換模型,轉(zhuǎn)換模型用于將酒店標識轉(zhuǎn)換成詞向量;利用轉(zhuǎn)換模型將每個待推薦酒店的酒店標識轉(zhuǎn)換成待推薦酒店向量;獲取目標用戶的歷史行為序列,歷史行為序列包括目標用戶歷史點擊的若干酒店的酒店標識;利用轉(zhuǎn)換模型將歷史行為序列轉(zhuǎn)換成用戶行為向量,用戶行為向量與待推薦酒店向量的長度相同;獲取用戶行為向量與每個待推薦酒店向量的目標相似度;根據(jù)目標相似度向目標用戶推薦若干待推薦酒店。本發(fā)明可以在實現(xiàn)的千人千面的基礎(chǔ)上,能夠提高酒店的訂單轉(zhuǎn)化率并有效減少目標用戶的在線瀏覽時間。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種酒店推薦方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
在當前酒店推薦任務(wù)中,往往著重考慮用戶最后一次點擊行為,而通常忽視同一時間段內(nèi)用戶最后一次點擊行為與前幾次點擊行為的關(guān)聯(lián)分析。此外,在當前酒店推薦任務(wù)中,往往通過構(gòu)造特征的方式來挖掘信息,例如,基于統(tǒng)計或者經(jīng)驗的方式來構(gòu)造局部特征。如此,難以較好地完成酒店推薦,使得當前推薦的酒店列表與用戶喜好的一致性較弱,從而使得酒店的訂單轉(zhuǎn)化率較低。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是為了克服現(xiàn)有技術(shù)中酒店推薦與用戶喜好的一致性較弱的缺陷,提供一種酒店推薦方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。
本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案來解決上述技術(shù)問題:
一種酒店推薦方法,包括:
根據(jù)多個待推薦酒店的酒店標識(ID,Identity Document)訓練轉(zhuǎn)換模型,所述轉(zhuǎn)換模型用于將所述酒店標識轉(zhuǎn)換成詞向量;
利用所述轉(zhuǎn)換模型將每個待推薦酒店的酒店標識轉(zhuǎn)換成待推薦酒店向量;
獲取目標用戶的歷史行為序列,所述歷史行為序列包括所述目標用戶歷史點擊的若干酒店的酒店標識;
利用所述轉(zhuǎn)換模型將所述歷史行為序列轉(zhuǎn)換成用戶行為向量,所述用戶行為向量與所述待推薦酒店向量的長度相同;
獲取所述用戶行為向量與每個待推薦酒店向量的目標相似度;
根據(jù)所述目標相似度向所述目標用戶推薦若干所述待推薦酒店。
較佳地,在所述獲取所述用戶行為向量與每個待推薦酒店向量的目標相似度的步驟之前還包括:
以所述用戶行為向量以及所述待推薦酒店向量為輸入訓練文本匹配模型,所述文本匹配模型用于輸出所述用戶行為向量與所述歷史酒店向量的目標相似度;
所述獲取所述用戶行為向量與每個待推薦酒店向量的目標相似度的步驟包括:
利用所述文本匹配模型獲取所述用戶行為向量與每個待推薦酒店向量的目標相似度。
較佳地,所述以所述用戶行為向量以及所述待推薦酒店向量為輸入訓練文本匹配模型的步驟包括:
獲取所述用戶行為向量與所述待推薦酒店向量的中間相似度;
以所述用戶行為向量、所述待推薦酒店向量以及所述中間相似度為輸入訓練文本匹配模型。
較佳地,在所述獲取目標用戶的歷史行為序列的步驟之后還包括:
判斷所述歷史行為序列中酒店標識的數(shù)量是否大于預(yù)設(shè)閾值;
若是,則執(zhí)行所述利用所述轉(zhuǎn)換模型將所述歷史行為序列轉(zhuǎn)換成用戶行為向量的步驟;
若否,則獲取所述目標用戶的用戶信息,并根據(jù)所述用戶信息向所述目標用戶推薦若干所述待推薦酒店,其中,所述用戶信息包括當前位置和/或價格偏好;
和/或,
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