申请/专利权人：上海大学

申请日：2023-09-12

公开（公告）日：2023-12-29

公开（公告）号：CN117313922A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/12;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08;G06F16/35;G06Q30/0201

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明实施例提供一种基于顾客细粒度属性偏好的酒店需求预测方法及系统，属于文本识别技术领域。所述预测方法包括：根据顾客对于酒店的评论进行客户偏好挖掘，以得到结构化数据；根据所述结构化数据计算每个酒店的情感得分值；依据所述情感得分值的集合生成多个子集；采用每个所述子集中的情感得分值训练TopicSenti‑DNN模型，以确定每个所述子集对应的有效性；选择有效性最高的所述子集作为用于预测酒店需求的有效情感得分值；采用所述TopicSenti‑DNN模型根据每个顾客的有效情感得分值进行预测，以得到每个酒店的需求。该预测方法及系统能够准确预测酒店需求。

主权项：1.一种基于顾客细粒度属性偏好的酒店需求预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：根据顾客对于酒店的评论进行客户偏好挖掘，以得到结构化数据；根据所述结构化数据计算每个酒店的情感得分值；依据所述情感得分值的集合生成多个子集；采用每个所述子集中的情感得分值训练TopicSenti-DNN模型，以确定每个所述子集对应的有效性；选择有效性最高的所述子集作为用于预测酒店需求的有效情感得分值；采用所述TopicSenti-DNN模型根据每个顾客的有效情感得分值进行预测，以得到每个酒店的需求。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海大学 基于顾客细粒度属性偏好的酒店需求预测方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD