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申请/专利权人：携程计算机技术(上海)有限公司
摘要：本发明提供了一种日收入产量的自动佣金预测方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：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。本发明利用佣金率比较稳定的特点，通过当日成交总额和佣金率即可以预测当日佣金率，无需查询多个表格，并且通过计算引擎和数据库自动执行佣金预测任务，减少了服务器的工作负担。
主权项：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所对应的酒店类别，确定所述酒店类别所对应的佣金率；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；其中，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；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。
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百度查询： 携程计算机技术(上海)有限公司 日收入产量的自动佣金预测方法、系统、设备及存储介质
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