【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及酒店評價，尤其涉及一種基于大數據的酒店舒適指數評價方法。
技術介紹
1、酒店評價
專注于發展和應用算法和方法來評估和提升酒店服務和設施的質量。該領域涵蓋了從基礎的客戶滿意度調查到復雜的數據分析技術，包括用戶反饋分析、服務質量監控和設施運行效率評估，通過這些技術的應用，可以對酒店服務進行定量和定性的綜合評價，進而指導酒店管理層進行針對性的改進，以提高客戶滿意度和優化運營效率。
2、其中，酒店舒適指數評價方法是用于量化酒店住宿體驗中的舒適度的技術方案。該方法通過評估酒店的多個維度，如客房的環境質量、設施的完善程度、服務人員的響應速度以及其他客戶體驗因素，綜合形成一個衡量指數。該指數旨在為消費者提供一個直觀的參考，以輔助他們在選擇酒店時做出更明智的決策。此外，此評價方法也為酒店管理提供了改進服務和設施的具體依據，有助于提升整體的客戶滿意度和市場競爭力。
3、傳統評價方法在實際操作中依賴于直接的用戶反饋，在處理大規模數據時，尤其是來自社交媒體的非結構化數據時，會力不從心，無法有效區分用戶的信譽度，容易受到偏頗或虛假評價的影響。此外，傳統方法在評估酒店舒適度時，忽視了設施的現代性和功能完整性的綜合評估，以及房間實際可用空間的量化分析，限制了評價結果的全面性和準確性。這導致酒店管理層無法獲得足夠精確的改進依據，影響酒店的服務質量提升和客戶滿意度提升的效率。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的一種基于大數據的酒店舒適
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：一種基于大數據的酒店舒適指數評價方法，包括以下步驟：
3、s1：基于社交媒體平臺，收集用戶對酒店的評價數據，評估用戶的信譽分數，得到用戶可信度評估結果；
4、s2：基于所述用戶可信度評估結果，剔除信譽分數低于閾值的用戶評價，對剩余的評價進行收集與整理，得到用戶評價篩選結果；
5、s3：基于所述用戶評價篩選結果，提取用戶對酒店服務人員的評分，結合評價人數，通過平均計算，評估酒店人員服務質量，得到服務質量評估結果；
6、s4：基于酒店設備目錄，提取設備的使用年限與保養狀態信息，根據設備類型、購買日期和使用頻率，評估設備的功能完整性和現代性，得到設備狀態評估結果；
7、s5：基于所述設備狀態評估結果，根據酒店提供的房間尺寸數據，分析酒店房間的總面積與設施占據的空間比例，評估酒店房間的寬敞程度，得到酒店寬敞度評估結果；
8、s6：基于所述服務質量評估結果、設備狀態評估結果和酒店寬敞度評估結果，計算酒店的舒適度指數，獲取酒店的舒適度評級，得到酒店舒適度評估結果。
9、作為本專利技術的進一步方案，所述用戶可信度評估結果包括用戶信譽分數、評價有效性指標和用戶活躍度評級，所述用戶評價篩選結果包括過濾后的用戶評論、評分數據和用戶標識信息，所述服務質量評估結果包括服務人員評分、評價次數和服務質量等級，所述設備狀態評估結果包括設備類型、平均使用年限和維護頻率，所述酒店寬敞度評估結果包括平均房間面積、床鋪大小指標和衛生間尺寸指標，所述酒店舒適度評估結果包括舒適度得分和舒適度排名。
10、作為本專利技術的進一步方案，基于社交媒體平臺，收集用戶對酒店的評價數據，評估用戶的信譽分數，得到用戶可信度評估結果的步驟具體為：
11、s101：基于社交媒體平臺，抓取與酒店相關的用戶評價數據，提取評價文本、發布時間和用戶賬戶信息，得到用戶評價數據集；
12、s102：基于所述用戶評價數據集，提取用戶評價發布頻率和評價的詳細程度，并通過文本處理，分析用戶當前評價與其他用戶評價的相似度，得到評價相似度分析結果；
13、s103：基于所述評價相似度分析結果，根據用戶的評價發布頻率、評價的詳細程度、文本相似度和賬戶創建時間，計算每個用戶的信譽分數，得到用戶可信度評估結果。
14、作為本專利技術的進一步方案，所述計算每個用戶的信譽分數的公式為：
15、
16、其中，s為用戶的信譽分數，f代表用戶的評價發布頻率，fmax代表同類用戶中的最高發布頻率，w1代表發布頻率的權重系數，d代表評價的詳細程度，w2代表詳細程度的權重系數，s代表與其他用戶評價的文本相似度，smax代表同類用戶中的最高相似度，w3代表文本相似度的權重系數，t代表賬戶創建時間，w4代表賬戶創建時間的權重系數。
17、作為本專利技術的進一步方案，基于所述用戶可信度評估結果，剔除信譽分數低于閾值的用戶評價，對剩余的評價進行收集與整理，得到用戶評價篩選結果的步驟具體為：
18、s201：基于所述用戶可信度評估結果，提取所有用戶的信譽分數，對信譽分數進行從高到低的排序處理，構建用戶信譽列表，得到用戶信譽排序結果；
19、s202：基于所述用戶信譽排序結果，將每個用戶的信譽分數與設定的信譽閾值進行比較，識別信譽分數低于預設信譽閾值的用戶，刪除低于信譽閾值閾值的用戶評價，得到可信用戶評價數據集；
20、s203：基于所述可信用戶評價數據集，對信譽度篩選后的評價進行整理，統一評價格式，并移除重復項，得到用戶評價篩選結果。
21、作為本專利技術的進一步方案，基于所述用戶評價篩選結果，提取用戶對酒店服務人員的評分，結合評價人數，通過平均計算，評估酒店人員服務質量，得到服務質量評估結果的步驟具體為：
22、s301：基于所述用戶評價篩選結果，篩選提及酒店服務人員的評價，識別并標記包含服務人員評分的評論，收集每個用戶對服務人員的評分，并對評分數據進行匯總，得到服務人員評分信息；
23、s302：基于所述服務人員評分信息，統計評分數據的出現次數，識別差異化評分等級出現的頻率，得到服務評分頻次統計信息；
24、s303：基于所述服務評分頻次統計信息，根據每個評分等級的頻次和對應的評分值，對評分進行平均計算，評估酒店人員服務質量，得到服務質量評估結果。
25、作為本專利技術的進一步方案，基于酒店設備目錄，提取設備的使用年限與保養狀態信息，根據設備類型、購買日期和使用頻率，評估設備的功能完整性和現代性，得到設備狀態評估結果的步驟具體為：
26、s401：基于酒店設備目錄，檢索每項設備信息，包括設備類型、購買日期和使用頻率，并進行信息匯總，得到設備信息表；
27、s402：基于所述設備信息表，計算每件設備的使用年限，從設備維護記錄中設備提取保養頻率和最近保養時間，記錄并更新每件設備的保養狀態，得到設備使用年限與保養狀態數據；
28、s403：基于所述設備使用年限與保養狀態數據，通過比較設備實際性能與同類新品設備性能，評定每件設備的功能完整性和現代性，得到設備狀態評估結果。
29、作為本專利技術的進一步方案，基于所述設備狀態評估結果，根據酒店提供的房間尺寸數據，分析酒店房間的總面積與設施占據的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，所述用戶可信度評估結果包括用戶信譽分數、評價有效性指標和用戶活躍度評級，所述用戶評價篩選結果包括過濾后的用戶評論、評分數據和用戶標識信息，所述服務質量評估結果包括服務人員評分、評價次數和服務質量等級，所述設備狀態評估結果包括設備類型、平均使用年限和維護頻率，所述酒店寬敞度評估結果包括平均房間面積、床鋪大小指標和衛生間尺寸指標，所述酒店舒適度評估結果包括舒適度得分和舒適度排名。
3.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，基于社交媒體平臺，收集用戶對酒店的評價數據，評估用戶的信譽分數，得到用戶可信度評估結果的步驟具體為：
4.根據權利要求3所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，所述計算每個用戶的信譽分數的公式為：
5.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，基于所述用戶可信度評估結果，剔除信譽分數低于閾值的用戶評價，對剩余的評價進行
6.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，基于所述用戶評價篩選結果，提取用戶對酒店服務人員的評分，結合評價人數，通過平均計算，評估酒店人員服務質量，得到服務質量評估結果的步驟具體為：
7.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，基于酒店設備目錄，提取設備的使用年限與保養狀態信息，根據設備類型、購買日期和使用頻率，評估設備的功能完整性和現代性，得到設備狀態評估結果的步驟具體為：
8.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，基于所述設備狀態評估結果，根據酒店提供的房間尺寸數據，分析酒店房間的總面積與設施占據的空間比例，評估酒店房間的寬敞程度，得到酒店寬敞度評估結果的步驟具體為：
9.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，基于所述服務質量評估結果、設備狀態評估結果和酒店寬敞度評估結果，計算酒店的舒適度指數，獲取酒店的舒適度評級，得到酒店舒適度評估結果的步驟具體為：
10.根據權利要求9所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，所述計算酒店舒適度指數的公式為：
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，所述用戶可信度評估結果包括用戶信譽分數、評價有效性指標和用戶活躍度評級，所述用戶評價篩選結果包括過濾后的用戶評論、評分數據和用戶標識信息，所述服務質量評估結果包括服務人員評分、評價次數和服務質量等級，所述設備狀態評估結果包括設備類型、平均使用年限和維護頻率，所述酒店寬敞度評估結果包括平均房間面積、床鋪大小指標和衛生間尺寸指標，所述酒店舒適度評估結果包括舒適度得分和舒適度排名。
3.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，基于社交媒體平臺，收集用戶對酒店的評價數據，評估用戶的信譽分數，得到用戶可信度評估結果的步驟具體為：
4.根據權利要求3所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，所述計算每個用戶的信譽分數的公式為：
5.根據權利要求1所述的基于大數據的酒店舒適指數評價方法，其特征在于，基于所述用戶可信度評估結果，剔除信譽分數低于閾值的用戶評價，對剩余的評價進行收集與整理，得到用戶評價篩選結果的步驟具體為：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：肖良生，
申請(專利權)人：深圳搜旅智慧科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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