[发明专利]估计酒店房型价值优势的方法、模型训练方法及系统

权利要求书

1.一种用于估计酒店房型价值优势的模型训练方法，其特征在于，包括：

根据酒店历史订单中用户预订第一房型或第二房型的情况对房型样本添加不同的标签，其中，所述房型样本包括类型相同的第一房型和第二房型，所述第一房型包括的附加服务多于所述第二房型，且所述第一房型的价格高于所述第二房型的价格；

针对所述第一房型和所述第二房型，分别提取对应房型包括的各个附加服务的特征并输入机器学习模型，得到对应房型的各个附加服务的价值；

根据房间基础价值、各种附加服务的价值以及房型售卖价格分别计算所述第一房型和所述第二房型的价值优势，并将两个价值优势之间的差值输入二分类模型；

根据所述房型样本的标签与所述二分类模型的输出结果计算损失值，并在所述损失值达到预设阈值之前训练所述机器学习模型与所述二分类模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据房间基础价值、各种附加服务的价值以及房型售卖价格分别计算所述第一房型和所述第二房型的价值优势的步骤，具体包括：

将房间基础价值加上第一房型包括的各种附加服务的价值，再减去所述第一房型的售卖价格，得到所述第一房型的价值优势；

将房间基础价值加上第二房型包括的各种附加服务的价值，再减去所述第二房型的售卖价格，得到所述第二房型的价值优势。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取对应房型包括的各个附加服务的特征的步骤，具体包括：从多个维度提取对应房型包括各个附加服务的特征，其中，不同的附加服务对应不同的维度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型为全连接神经网络模型。

5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述类型包括：大床房、标准间、套房和商务间；和/或，

所述附加服务包括：含早餐、立即确认、免费取消。

6.一种用于估计酒店房型价值优势的模型训练系统，其特征在于，包括：

标签添加模块，用于根据酒店历史订单中用户预订第一房型或第二房型的情况对房型样本添加不同的标签，其中，所述房型样本包括类型相同的第一房型和第二房型，所述第一房型包括的附加服务多于所述第二房型，且所述第一房型的价格高于所述第二房型的价格；

服务价值估计模块，用于针对所述第一房型和所述第二房型，分别提取对应房型包括的各个附加服务的特征并输入机器学习模型，得到对应房型的各个附加服务的价值；

价值优势估计模块，用于根据房间基础价值、各种附加服务的价值以及房型售卖价格分别计算所述第一房型和所述第二房型的价值优势，并将两个价值优势之间的差值输入二分类模型；

收敛判断模块，用于根据所述房型样本的标签与所述二分类模型的输出结果计算损失值，并在所述损失值达到预设阈值之前训练所述机器学习模型与所述二分类模型。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述价值优势估计模块具体用于将房间基础价值加上第一房型包括的各种附加服务的价值，再减去所述第一房型的售卖价格，得到所述第一房型的价值优势；以及将房间基础价值加上第二房型包括的各种附加服务的价值，再减去所述第二房型的售卖价格，得到所述第二房型的价值优势。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述服务价值估计模块具体用于从多个维度提取对应房型包括各个附加服务的特征，其中，不同的附加服务对应不同的维度。

9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述机器学习模型为全连接神经网络模型。

10.如权利要求6-9中任一项所述的系统，其特征在于，所述类型包括：大床房、标准间、套房和商务间；和/或，

所述附加服务包括：含早餐、立即确认、免费取消。