[发明专利]酒店房型异常价格的预警方法、系统、设备和介质

权利要求书

1.一种酒店房型异常价格的预警方法，其特征在于，所述预警方法包括：

获取酒店历史数据；

采用GBDT算法对所述酒店历史数据进行建模处理，获取待训练的房型价格预测模型；

获取所述酒店历史数据特征；

将所述酒店历史数据特征输入至所述房型价格预测模型中，进行模型训练，以得到所述房型价格预测模型；

根据所述房型价格预测模型获取酒店每个房型对应的房型价格阈值范围；

判断OTA平台的每个房型的房型价格是否在对应房型的所述房型价格阈值范围内，若不在，则确定房型价格存在异常，并输出预警。

2.如权利要求1所述酒店房型异常价格的预警方法，其特征在于，所述酒店历史数据特征包括入住酒店得日期信息、房型属性、历史酒店房型价格、竞争圈房价、酒店紧张度信息、已有入住产量信息。

3.如权利要求1所述酒店房型异常价格的预警方法，其特征在于，所述根据所述房型价格预测模型获取酒店每个房型对应的房型价格阈值范围的步骤包括：

获取待预测酒店数据特征；

将所述待预测酒店数据特征输入至所述房型价格预测模型中，以得到所述待预测酒店每个房型对应的酒店房型预测价格区间；

基于所述待预测酒店每个房型对应的酒店房型预测价格区间，并结合所述待预测酒店每个房型对应的历史价格最值和均值，根据所述预测模型的分位数统计量和业务规则，得到所述待预测每个房型对应的房型价格阈值范围。

4.一种酒店房型异常价格的预警系统，其特征在于，所述预警系统包括第一获取模块、建模模块、第二获取模块、训练模块、预测模块、判断模块；

所述第一获取模块用于获取酒店历史数据；

所述建模模块用于采用GBDT算法对所述酒店历史数据进行建模处理，获取待训练的房型价格预测模型；

所述第二获取模块用于获取所述酒店历史数据特征；

所述训练模块用于将所述酒店历史数据特征输入至所述房型价格预测模型中，进行模型训练，以得到所述房型价格预测模型；

所述预测模块用于根据所述房型价格预测模型获取酒店每个房型对应的房型价格阈值范围；

所述判断模块用于判断OTA平台的每个房型的房型价格是否在对应房型的所述房型价格阈值范围内，若不在，则确定房型价格存在异常，并输出预警。

5.如权利要求4所述酒店房型异常价格的预警系统，其特征在于，所述酒店历史数据特征包括入住酒店得日期信息、房型属性、历史酒店房型价格、竞争圈房价、酒店紧张度信息、已有入住产量信息。

6.如权利要求4所述酒店房型异常价格的预警系统，其特征在于，预测模块包括：

获取单元，用于获取待预测酒店数据特征；

输入单元，用于将所述待预测酒店数据特征输入至所述房型价格预测模型中，以得到所述待预测酒店每个房型对应的酒店房型预测价格区间；

预测单元，基于所述待预测酒店每个房型对应的酒店房型预测价格区间，并结合所述待预测酒店每个房型对应的历史价格最值和均值，根据所述预测模型的分位数统计量和业务规则，得到所述待预测每个房型对应的房型价格阈值范围。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，

所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述的酒店房型异常价格的预警方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的酒店房型异常价格的预警方法的步骤。