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龙图腾网获悉宝来威智能(广东)有限公司申请的专利一种基于大数据的酒店服务推送方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118229009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410425203.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于大数据的酒店服务推送方法、装置及设备是由钟根秀;周振海设计研发完成，并于2024-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的酒店服务推送方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大数据的酒店服务推送方法、装置及设备，先依据积极类型的行为数据模板和待分类类型的行为数据模板对酒店服务需求分析模型进行事前调试获得两个需求分析模型，令两个需求分析模型产生一定的需求分析性能，帮助准确获取模糊指数和准确优化先验标记。对比该两个需求分析模型对同一个待分类类型的行为数据模板得到的需求分析值，基于误差确定该待分类类型的行为数据模板的模糊指数，以确定待分类类型的行为数据模板在后续迭代调试时的重要性，缓解不适于参加调试的低质量行为数据模板引起的扰动信息。基于需求分析值调节部分待分类类型的行为数据模板的先验标记，完成修正，缓解各待分类类型的行为数据模板的先验标记的扰动信息。

本发明授权一种基于大数据的酒店服务推送方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的酒店服务推送方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述方法包括：获取目标用户行为大数据，将所述目标用户行为大数据加载到事先调试完成的酒店服务需求分析模型，其中，所述目标用户行为大数据包括目标用户的酒店交互行为数据；依据所述酒店服务需求分析模型对所述目标用户行为大数据进行分析，得到所述目标用户的酒店服务需求；依据所述目标用户的酒店服务需求，在预设的酒店服务中确定与所述酒店服务需求匹配的目标酒店服务，并将所述目标酒店服务推送至所述目标用户登陆的客户端；其中，所述酒店服务需求分析模型依据行为数据模板库确定，所述行为数据模板库包括积极类型的行为数据模板库和待分类类型的行为数据模板库，所述酒店服务需求分析模型通过以下步骤进行调试得到：将每一积极类型的行为数据模板的先验标记配置成积极类型，每一待分类类型的行为数据模板的先验标记配置成消极类型，以及依据每一行为数据模板的先验标记，以所述行为数据模板库为一个训练批对所述酒店服务需求分析模型进行迭代调试，获得第一需求分析模型和所述第一需求分析模型针对每一待分类类型的行为数据模板推理的需求分析值，以及第二需求分析模型和所述第二需求分析模型针对每一待分类类型的行为数据模板推理的需求分析值，其中所述第一需求分析模型为采用第一次数的迭代调试得到的，所述第二需求分析模型为采用第二次数的迭代调试得到的，所述第一次数与所述第二次数不相等，以及在所述迭代调试中基于所述行为数据模板库的需求确定代价优化所述酒店服务需求分析模型的模型参变量；基于所述第一需求分析模型和所述第二需求分析模型分别针对所述待分类类型的行为数据模板库中每一待分类类型的行为数据模板推理的需求分析值间的误差确定所述每一待分类类型的行为数据模板的模糊指数；基于所述第一需求分析模型针对每一待分类类型的行为数据模板推理的需求分析值调节所述每一待分类类型的行为数据模板的先验标记；基于每一待分类类型的行为数据模板的模糊指数确定每一待分类类型的行为数据模板的重要性系数，所述重要性系数与所述模糊指数的变化趋势相反；反复进行如下操作直至所述第一需求分析模型达到调试截止条件，以获得调试后的第一需求分析模型：基于所述第一需求分析模型确定每一待分类类型的行为数据模板的需求确定值；基于每一待分类类型的行为数据模板的先验标记和需求确定值确定每一待分类类型的行为数据模板的需求确定代价；依据每一待分类类型的行为数据模板的需求确定代价和重要性系数，确定所述待分类类型的行为数据模板库的需求确定代价；基于所述待分类类型的行为数据模板库的需求确定代价优化所述第一需求分析模型的模型参变量；依据所述调试后的第一需求分析模型的模型参变量，确定所述酒店服务需求分析模型的模型参变量。

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