[发明专利]日收入产量的自动佣金预测方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种日收入产量的自动佣金预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

从历史数据库中获取历史佣金值和历史成交总额，输入计算引擎，所述历史佣金值和所述历史成交总额所对应的时间周期一致；

所述计算引擎根据所述历史佣金值和历史成交总额确定佣金率；

从实时数据库中获取当日成交总额，输入所述计算引擎；

所述计算引擎根据所述当日成交总额和所述佣金率计算当日的预测佣金值，将当日的预测佣金值和所述当日成交总额存储于所述历史数据库。

2.根据权利要求1所述的日收入产量的自动佣金预测方法，其特征在于，所述计算引擎根据所述历史佣金值和历史成交总额确定佣金率，包括：所述计算引擎计算所述历史佣金值和所述历史成交总额的比值，将所述比值作为所述佣金率；

所述计算引擎根据所述当日成交总额和所述佣金率计算当日的预测佣金值，包括：所述计算引擎计算所述当日成交总额与所述佣金率的乘积，得到当日的预测佣金值。

3.根据权利要求1所述的日收入产量的自动佣金预测方法，其特征在于，所述计算引擎根据所述历史佣金值和历史成交总额确定佣金率，包括如下步骤：

所述计算引擎根据所述历史佣金值和所述历史成交总额所对应的酒店类别，确定所述酒店类别所对应的佣金率。

4.根据权利要求3所述的日收入产量的自动佣金预测方法，其特征在于，所述计算引擎根据所述当日成交总额和所述佣金率计算当日的预测佣金值，包括如下步骤：

所述计算引擎判断所述当日成交总额所对应的酒店类别；

所述计算引擎查询所述酒店类别所对应的佣金率，根据查询到的佣金率和所述当日成交总额计算当日的预测佣金值。

5.根据权利要求3所述的日收入产量的自动佣金预测方法，其特征在于，所述计算引擎根据所述历史佣金值和所述历史成交总额所对应的酒店类别，确定所述酒店类别所对应的佣金率，包括如下步骤：

所述计算引擎根据各个酒店的属性值对各个酒店进行分类，确定每个酒店所属的类别；

所述计算引擎获取各个酒店的历史佣金值和各个酒店的历史成交总额，根据各个酒店所属的类别，统计每个酒店类别的历史佣金值和历史成交总额；

所述计算引擎根据每个酒店类别所对应的历史佣金值和历史成交总额确定所述酒店类别的佣金率。

6.根据权利要求5所述的日收入产量的自动佣金预测方法，其特征在于，所述计算引擎根据各个酒店的属性值对各个酒店进行分类，包括如下步骤：

所述计算引擎获取各个酒店对应于多个属性的属性值，组合得到各个所述酒店的特征向量；

所述计算引擎将所述酒店的特征向量输入训练好的酒店分类模型，得到所述酒店分类模型输出的所述酒店所属的类别。

7.根据权利要求1所述的日收入产量的自动佣金预测方法，其特征在于，所述从历史数据库中获取历史佣金值和历史成交总额，包括如下步骤：

从Hive中获取历史佣金值和历史成交总额，存储于历史数据库中；

所述计算引擎从所述历史数据库中读取历史佣金值和历史成交总额；

从实时数据库中获取当日成交总额，包括如下步骤：

从实时数据库中获取当日成交总额，输入消息中间件；

所述计算引擎依次从所述消息中间件中读取需要预测的佣金所对应的当日成交总额。

8.一种日收入产量的自动佣金预测系统，用于实现权利要求1至7中任一项所述的日收入产量的自动佣金预测方法，其特征在于，所述系统包括：

第一数据采集模块，用于从历史数据库中获取历史佣金值和历史成交总额，输入计算引擎模块，所述历史佣金值和所述历史成交总额所对应的时间周期一致；

第二数据采集模块，用于从实时数据库中获取当日成交总额，输入所述计算引擎模块；

计算引擎模块，用于根据所述历史佣金值和历史成交总额确定佣金率，以及根据所述当日成交总额和所述佣金率计算当日的预测佣金值，将当日的预测佣金值和所述当日成交总额；

数据存储模块，用于将所述当日的预测佣金值和所述当日成交总额存储于所述历史数据库。