一种基于大数据分析的反向酒店Ai智能抢单平台的优化方法与流程

本发明涉及智能抢单，尤其涉及一种基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法。

背景技术：

1、近年来，随着互联网技术的快速发展和大数据分析的广泛应用，传统酒店行业面临着前所未有的挑战和机遇。为了更好地适应市场需求，提高资源配置效率，一种基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法应运而生。该平台通过收集和分析海量数据，包括用户需求、预订习惯、市场供需动态等，利用人工智能算法实现精准的订单匹配和价格优化。在这种模式下，酒店不再是被动地等待客户预订，而是主动出击，根据平台提供的智能分析结果，参与抢单竞价，从而提高入住率和收益。对消费者而言，这种平台能够根据其偏好和预算推荐最合适的酒店，提供更加个性化和高效的服务。与此同时，酒店管理者可以通过平台的实时数据分析，优化经营策略，减少空置率，提升服务质量。总体而言，基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法不仅改变了传统酒店行业的运营模式，也为酒店和消费者双方创造了更大的价值，实现了供需双方的双赢。这种创新模式在提升行业竞争力的同时，也为智能化、数据化的未来酒店管理提供了新的思路和方向。然而，传统的一种基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法存在实时反馈能力弱，延迟较大的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取抢单平台底层架构数据；对抢单平台底层架构数据进行抢单流程功能代码提取，得到抢单流程功能代码数据；对抢单流程功能代码数据进行代码并发压力承载测试，得到代码并发压力承载数据；

4、步骤s2：对代码并发压力承载数据进行代码异常响应监测，得到代码并发异常响应数据；对代码并发异常响应数据进行异常递进关联分析，得到异常响应递进关联数据；根据异常响应递进关联数据进行非线性异常趋势误差补偿，得到异常响应空间趋势补偿数据；

5、步骤s3：根据异常响应空间趋势补偿数据进行数据标准化处理，得到异常响应空间趋势补偿标准化数据；根据异常响应空间趋势补偿标准化数据进行功能代码性能波动区间分析，得到功能代码性能波动区间；根据功能代码性能波动区间进行功能代码数据结构优化处理，得到功能代码数据结构优化数据；

6、步骤s4：对功能代码数据结构优化数据进行分布式容器化缓存架构设计，得到分布式容器化缓存架构；根据分布式容器化缓存架构对抢单平台底层架构数据进行底层架构优化处理，得到抢单平台底层优化架构；将抢单平台底层优化架构发送至云平台，以执行反向酒店ai智能抢单。

7、本发明通过代码并发承载测试模块获取抢单平台的底层架构数据，包括硬件资源、软件组件和网络拓扑等，有助于深入了解平台运行环境和潜在的瓶颈，从底层架构数据中提取抢单流程的功能代码，可以确保测试覆盖到实际的业务逻辑，验证其正确性和性能，通过并发压力测试，评估抢单流程功能代码在高负载情况下的性能和稳定性，包括响应时间、吞吐量和资源利用率等指标，得到代码并发压力承载数据，为后续的分析和优化提供量化的基础数据；通过误差补偿模块对代码并发压力测试数据进行监测，可以捕获并记录异常响应，例如超时、死锁，得到的异常响应数据是分析抢单平台在高负载下表现的关键依据，帮助定位和诊断问题，通过分析异常响应数据，找出它们之间的关联关系，例如异常之间的传播和依赖关系，为问题的深入解决提供线索，根据异常响应递进关联数据进行非线性异常趋势误差补偿，得到异常响应空间趋势补偿数据，在异常数据分析的基础上，进行非线性误差的补偿处理，使得异常响应的预测更为准确和可靠，得到的补偿数据能够更精确地描述异常响应的空间趋势，帮助进一步优化和调整系统，通过并发承载测试和异常响应分析，可以识别和优化抢单平台中的性能瓶颈，提升系统的响应速度和稳定性，捕捉异常响应并进行递进关联分析，有助于在问题扩大前识别潜在的风险，并进行预防性的干预和优化，提供量化的数据支持，帮助决策者基于实际情况做出有效的技术和管理决策，将测试和优化过程系统化和标准化，有助于提高开发团队的工作效率和产品质量；通过标准化处理，可以将异常响应数据转化为统一的尺度，使得不同数据之间具有可比性，为后续分析提供了可靠的基础，通过对异常响应数据进行分析，确定功能代码的性能波动区间，即正常性能波动的范围，有助于识别性能问题并设置性能指标，根据性能波动区间进行功能代码数据结构优化，包括代码重构、算法优化等，以提升代码执行效率和稳定性，通过采用分布式容器化缓存架构，可以实现高可用性、可伸缩性和性能优化，提升系统对大规模并发请求的处理能力，基于设计的分布式容器化缓存架构，对抢单平台的底层架构进行优化处理，可能包括网络拓扑调整、资源分配优化等，以提升系统整体性能和稳定性，将优化后的抢单平台架构应用于反向酒店ai智能抢单，可以提高抢单系统的智能化水平，增强其对用户需求的理解和响应能力，将优化后的底层架构发送至云平台执行，可以实现资源的有效利用和灵活部署，提升系统的弹性和可靠性，通过功能代码结构优化和底层架构优化，可以显著提升抢单平台的性能和稳定性，降低系统的响应延迟和错误率，采用分布式容器化缓存架构设计，使系统具备良好的可扩展性，能够应对日益增长的用户量和业务需求，结合智能抢单技术，使得抢单系统能够更加智能地理解用户需求，提供个性化的服务体验，增强用户满意度，通过云平台的应用，可以有效管理和利用资源，降低系统运维成本，提高整体的成本效益。因此，本发明是对传统的一种基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法做出的优化处理，解决了传统的一种基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法存在实时反馈能力弱，延迟较大的问题，提高了平台的实时反馈能力，降低了延迟的问题。

8、优选地，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：获取抢单平台底层架构数据；

10、步骤s12：对抢单平台底层架构数据进行抢单流程功能代码提取，得到抢单流程功能代码数据；

11、步骤s13：对抢单流程功能代码数据进行代码结构分析，得到抢单流程代码结构数据；

12、步骤s14：根据抢单流程代码结构数据对抢单流程功能代码数据进行代码并发压力承载测试，得到代码并发压力承载数据。

13、本发明通过获取底层架构数据，可以深入了解抢单平台的整体架构，包括硬件设备、网络拓扑、系统组件等，为后续测试提供基础数据和背景了解，从底层架构数据中提取出抢单流程的功能代码数据，有助于确定需要进行并发承载测试的具体功能模块，使测试更加精确和有针对性，通过对功能代码进行结构分析，可以了解其内部组织和调用关系，发现潜在的性能瓶颈和优化空间，为后续的并发测试提供指导和优化方向，通过并发压力承载测试，可以评估功能代码在多用户同时请求的情况下的性能表现，包括响应时间、吞吐量、资源利用率等指标，从而发现系统的瓶颈和性能瓶颈，通过测试可以评估系统在高并发情况下的稳定性，包括是否存在内存泄漏、资源竞争等问题，确保系统在长时间高负载运行下的稳定性和可靠性，根据测试结果，可以确定需要优化的功能模块和代码片段，指导后续的性能优化工作，提升系统的整体性能和稳定性。

14、优选地，步骤s2包括以下步骤：

15、步骤s21：利用预设的并发代码异常监测模型对代码并发压力承载数据进行代码异常响应监测，得到代码并发异常响应数据；

16、步骤s22：对代码并发异常响应数据进行空间趋势性分析，得到异常响应空间趋势数据；

17、步骤s23：根据异常响应空间趋势数据对代码并发异常响应数据进行异常递进关联分析，得到异常响应递进关联数据；

18、步骤s24：根据异常响应递进关联数据对异常响应空间趋势数据进行非线性异常趋势误差补偿，得到异常响应空间趋势补偿数据。

19、本发明通过异常监测模型，可以及时发现代码在并发情况下可能出现的异常响应，如超时、死锁、内存泄漏等，确保系统的稳定性和可靠性，通过对异常响应数据进行空间趋势性分析，可以发现异常出现的规律性和趋势，有助于理解异常的发生机制和影响因素，通过异常递进关联分析，可以发现异常之间的关联性和影响链条，帮助理解异常事件之间的因果关系，有助于更深入地定位和解决异常问题，通过非线性异常趋势误差补偿，可以更准确地校正异常响应空间趋势数据，消除异常对趋势分析的影响，提高异常分析的准确性和可信度。

20、优选地，步骤s23包括以下步骤：

21、步骤s231：对异常响应空间趋势数据进行趋势演化相似性分析，得到异常响应趋势演化相似性数据；

22、步骤s232：根据异常响应趋势演化相似性数据对异常响应空间趋势数据进行空间趋势异质性分析，得到异常响应空间趋势异质性数据；

23、步骤s233：根据异常响应空间趋势异质性数据对异常响应空间趋势数据进行异常响应趋势差异性分析，得到异常响应趋势差异性数据；

24、步骤s234：对异常响应趋势差异性数据进行多变量关系关联分析，得到异常响应差异变量关系数据；

25、步骤s235：根据异常响应差异变量关系数据以及异常响应趋势差异性数据对代码并发异常响应数据进行异常递进关联分析，得到异常响应递进关联数据。

26、本发明通过比较异常响应数据的趋势演化相似性，可以发现相似的趋势模式和异常发生的时间点，有助于识别共同的异常模式和原因，通过空间趋势异质性分析，可以识别在不同空间维度上异常响应数据的差异性，进一步分析异常出现的原因和影响因素，通过异常响应趋势差异性分析，可以深入理解异常响应数据在不同时间或空间维度上的变化情况，找出导致异常的具体变化模式和趋势差异，多变量关系关联分析有助于确定异常响应数据之间的复杂关系，识别各变量之间的相关性和影响程度，进一步理解异常发生的机理和关键影响因素，结合异常响应差异变量关系数据和趋势差异性数据，可以更加深入地分析异常的递进关联，找出异常发展的路径和关键节点，为针对异常问题的解决方案提供更准确的指导和支持。

27、优选地，步骤s24包括以下步骤：

28、步骤s241：对异常响应递进关联数据进行时间延迟效应分析，得到递进关系时间延迟效应数据；

29、步骤s242：根据递进关系时间延迟效应数据对异常响应递进关联数据进行影响权重赋予，得到递进关系影响权重数据；

30、步骤s243：根据递进关系时间延迟效应数据以及递进关系影响权重数据对异常响应空间趋势数据进行非线性相关性趋势特征分析，得到非线性相关趋势特征数据；

31、步骤s244：对非线性相关趋势特征数据进行非线性间断性趋势捕捉，得到非线性间断趋势捕捉数据；根据非线性间断趋势捕捉数据对非线性相关趋势特征数据进行间断趋势聚类分析，得到间断趋势聚类数据；

32、步骤s245：对间断趋势聚类数据进行间断趋势变化点相对变化速率差计算，得到趋势变化点相对速率差数据；

33、步骤s246：根据趋势变化点相对速率差数据以及非线性相关趋势特征数据对异常响应空间趋势数据进行非线性异常趋势误差补偿，得到异常响应空间趋势补偿数据。

34、本发明这一步骤有助于确定异常响应数据之间的时间延迟关系。通过分析时间延迟效应，可以理解异常响应数据之间的时序关系，揭示异常递进的时间模式和延迟的影响因素，根据时间延迟效应数据赋予递进关系影响权重，这有助于识别哪些因素对异常响应的影响更大。这种权重赋予可以使得后续的分析更加精确和针对性，通过非线性相关性趋势特征分析，可以深入了解异常响应数据之间的复杂非线性关系。这有助于捕捉异常响应数据中隐藏的模式和规律，这一步骤有助于捕捉异常响应数据中的非线性间断趋势，即数据中可能存在的突变或不连续的变化模式。这种捕捉能够更准确地反映异常行为的变化性质，通过对非线性间断趋势捕捉数据进行聚类分析，可以将相似的趋势模式归类到同一类别中。这有助于理解异常响应数据中不同类型的异常行为，并为后续的分析提供更多线索，计算趋势变化点相对速率差数据有助于量化异常响应数据中趋势变化的速率差异。这种计算可以帮助确定异常响应数据中哪些变化点对整体趋势的影响最大，最终，根据趋势变化点相对速率差数据和非线性相关趋势特征数据，对异常响应空间趋势数据进行非线性异常趋势误差补偿。这种补偿能够有效减少或消除异常响应数据中的非线性趋势误差，使得数据更加准确和可靠。

35、优选地，步骤s3包括以下步骤：

36、步骤s31：对根据异常响应空间趋势补偿数据进行数据标准化处理，得到异常响应空间趋势补偿标准化数据；

37、步骤s32：根据异常响应空间趋势补偿标准化数据以及代码并发异常响应数据对抢单流程功能代码数据进行功能代码性能波动区间分析，得到功能代码性能波动区间；

38、步骤s33：对功能代码性能波动区间进行性能稳定性假设检验，得到性能稳定性假设检验数据；

39、步骤s34：根据功能代码性能波动区间以及性能稳定性假设检验数据对抢单流程功能代码数据进行功能代码数据结构优化处理，得到功能代码数据结构优化数据。

40、本发明标准化处理能够使得不同的数据具有可比性，减少了数据的尺度和单位带来的影响，从而使得后续的分析更加准确可靠，通过分析异常响应空间趋势补偿标准化数据与代码并发异常响应数据，可以确定功能代码性能的波动区间。这有助于识别功能代码的性能变化范围，为进一步的优化提供了依据，对功能代码性能波动区间进行性能稳定性假设检验，可以验证功能代码的性能是否稳定。这有助于确定哪些功能代码具有稳定的性能表现，哪些需要进一步优化以提高其稳定性，根据功能代码性能波动区间和性能稳定性假设检验数据，对抢单流程功能代码数据进行结构优化处理。这包括调整代码结构、优化算法或逻辑，以确保功能代码在性能和稳定性方面达到最佳水平。

41、优选地，步骤s33包括以下步骤：

42、步骤s331：对功能代码性能波动区间进行平均波动指标计算，得到性能波动平均指标；

43、步骤s332：利用贝叶斯统计以及性能波动平均指标对功能代码性能波动区间进行二分假设突破连续性分析，得到性能波动二分假设突破连续数据；

44、步骤s333：根据二分假设突破连续数据以及性能波动平均指标对功能代码性能波动区间进行性能稳定性假设检验，得到性能稳定性假设检验数据。

45、本发明通过计算功能代码性能波动区间的平均波动指标，可以获得一个代表性能波动水平的数值。这有助于量化功能代码性能的波动程度，为后续的分析提供了基准，利用贝叶斯统计以及性能波动平均指标，对功能代码性能波动区间进行二分假设突破连续性分析。这一步骤有助于识别性能波动中的突破点或突变，从而更好地理解性能波动的特征和趋势，基于二分假设突破连续数据和性能波动平均指标，对功能代码性能波动区间进行性能稳定性假设检验。这有助于确定功能代码性能是否在可接受的范围内波动，以及波动是否随机或具有一定的规律性。这样的检验有助于验证性能的稳定性，为进一步优化提供依据。

46、优选地，步骤s34包括以下步骤：

47、步骤s341：根据性能稳定性假设检验数据对功能代码性能波动区间进行性能波动点性能瓶颈深度分析，得到性能瓶颈波动点深度数据；

48、步骤s342：根据性能瓶颈波动点深度数据对抢单流程功能代码数据进行代码段映射处理，得到性能瓶颈代码段映射数据；

49、步骤s343：对性能瓶颈代码段映射数据进行代码段空间复杂度计算，得到性能瓶颈代码段空间复杂度数据；

50、步骤s344：根据性能瓶颈代码段空间复杂度数据对性能瓶颈代码段映射数据进行代码段队列结构优化，得到代码段队列结构优化数据；

51、步骤s345：根据代码段队列结构优化数据以及能瓶颈代码段空间复杂度数据对抢单流程功能代码数据进行功能代码数据结构优化处理，得到功能代码数据结构优化数据。

52、本发明根据性能稳定性假设检验数据进行性能瓶颈深度分析，可以确定功能代码中性能波动的关键点和瓶颈。这有助于识别性能问题的根源，为优化提供方向，利用性能瓶颈波动点深度数据对功能代码数据进行代码段映射处理，将代码段与性能瓶颈进行关联。这一步骤有助于理清代码结构，定位性能问题所在的具体代码段，对性能瓶颈代码段映射数据进行代码段空间复杂度计算，可以评估每个代码段的复杂度，即其在空间上的占用情况。这有助于识别空间效率低下的代码段，为优化提供依据，根据性能瓶颈代码段空间复杂度数据进行代码段队列结构优化，通过重新组织代码段的排列顺序或优化数据结构，以降低空间复杂度并提高性能。这可以改善代码的执行效率和资源利用率，结合代码段队列结构优化数据和性能瓶颈代码段空间复杂度数据，对抢单流程功能代码数据进行整体的数据结构优化处理。通过优化代码结构和数据组织方式，可以提高代码的执行效率、降低资源占用，并改善系统的整体性能。

53、优选地，步骤s4包括以下步骤：

54、步骤s41：对功能代码数据结构优化数据进行分布式容器化缓存架构设计，得到分布式容器化缓存架构；

55、步骤s42：根据fpgas、功能代码数据结构优化数据以及分布式容器化缓存架构对抢单平台底层架构数据进行底层架构优化处理，得到抢单平台底层优化架构；

56、步骤s43：将抢单平台底层优化架构发送至云平台，以执行反向酒店ai智能抢单。

57、本发明通过对功能代码数据结构优化数据进行分布式容器化缓存架构设计，可以实现数据的高效存储和快速访问。这种架构可以提高系统的并发性能和扩展性，降低数据访问延迟，从而加速抢单执行过程，结合fpgas、功能代码数据结构优化数据以及分布式容器化缓存架构，对抢单平台底层架构数据进行优化处理。这可能涉及硬件和软件层面的调整，以提高系统的整体性能和效率。例如，通过优化数据流和算法，减少数据传输和处理时间，进一步加速抢单过程，将优化后的抢单平台底层架构发送至云平台执行反向酒店ai智能抢单。这种方式可以充分利用云计算资源，实现高效的抢单处理和智能决策。云平台提供的弹性计算和高可用性可以确保系统在高负载情况下仍能保持稳定运行。

58、优选地，步骤s41包括以下步骤：

59、步骤s411：利用docker技术对功能代码数据结构优化数据进行代码结构容器化处理，得到功能代码结构容器化数据；

60、步骤s412：基于功能代码结构容器化数据进行缓存节点镜像构建，得到功能代码缓存节点镜像数据；

61、步骤s413：根据功能代码结构容器化数据以及功能代码缓存节点镜像数据对功能代码数据结构优化数据进行分布式容器化缓存架构设计，得到分布式容器化缓存架构。

62、本发明通过docker技术对功能代码数据结构进行容器化处理，可以将代码及其运行时环境打包成一个独立的容器。这样做可以确保代码在不同环境中的一致性，并且实现了资源隔离，避免了由于依赖关系不一致而引发的问题，容器化的功能代码结构使得部署变得更加简单和灵活。开发人员可以将容器化的代码轻松地在不同的环境中部署和运行，而且容器本身可以进行版本控制和管理，使得整个开发流程更加高效，基于功能代码结构容器化数据构建缓存节点镜像可以提高系统的性能。这些镜像包含了预先加载的数据和运行时环境，可以加速数据访问和处理过程，从而提高系统的响应速度和并发处理能力， 缓存节点镜像的构建是一个可扩展的过程，可以根据实际需求动态地调整镜像的规模和配置。这样可以根据负载情况和数据访问模式对系统进行动态调整，确保系统始终能够提供稳定和高效的服务，基于功能代码结构容器化数据和缓存节点镜像的分布式容器化缓存架构设计可以提高系统的可用性和容错性。通过在多个节点上分布数据和计算任务，可以防止单点故障并确保系统在部分节点失效时仍然能够正常运行，分布式容器化缓存架构可以根据需求实现弹性扩展。当系统负载增加时，可以动态地增加容器实例来处理更多的请求，而当负载减少时，则可以自动缩减容器数量，以节省资源并降低成本。

63、本发明的有益效果，通过代码并发承载测试模块获取抢单平台的底层架构数据，包括硬件资源、软件组件和网络拓扑等，有助于深入了解平台运行环境和潜在的瓶颈，从底层架构数据中提取抢单流程的功能代码，可以确保测试覆盖到实际的业务逻辑，验证其正确性和性能，通过并发压力测试，评估抢单流程功能代码在高负载情况下的性能和稳定性，包括响应时间、吞吐量和资源利用率等指标，得到代码并发压力承载数据，为后续的分析和优化提供量化的基础数据；通过误差补偿模块对代码并发压力测试数据进行监测，可以捕获并记录异常响应，例如超时、死锁，得到的异常响应数据是分析抢单平台在高负载下表现的关键依据，帮助定位和诊断问题，通过分析异常响应数据，找出它们之间的关联关系，例如异常之间的传播和依赖关系，为问题的深入解决提供线索，根据异常响应递进关联数据进行非线性异常趋势误差补偿，得到异常响应空间趋势补偿数据，在异常数据分析的基础上，进行非线性误差的补偿处理，使得异常响应的预测更为准确和可靠，得到的补偿数据能够更精确地描述异常响应的空间趋势，帮助进一步优化和调整系统，通过并发承载测试和异常响应分析，可以识别和优化抢单平台中的性能瓶颈，提升系统的响应速度和稳定性，捕捉异常响应并进行递进关联分析，有助于在问题扩大前识别潜在的风险，并进行预防性的干预和优化，提供量化的数据支持，帮助决策者基于实际情况做出有效的技术和管理决策，将测试和优化过程系统化和标准化，有助于提高开发团队的工作效率和产品质量；通过标准化处理，可以将异常响应数据转化为统一的尺度，使得不同数据之间具有可比性，为后续分析提供了可靠的基础，通过对异常响应数据进行分析，确定功能代码的性能波动区间，即正常性能波动的范围，有助于识别性能问题并设置性能指标，根据性能波动区间进行功能代码数据结构优化，包括代码重构、算法优化等，以提升代码执行效率和稳定性，通过采用分布式容器化缓存架构，可以实现高可用性、可伸缩性和性能优化，提升系统对大规模并发请求的处理能力，基于设计的分布式容器化缓存架构，对抢单平台的底层架构进行优化处理，可能包括网络拓扑调整、资源分配优化等，以提升系统整体性能和稳定性，将优化后的抢单平台架构应用于反向酒店ai智能抢单，可以提高抢单系统的智能化水平，增强其对用户需求的理解和响应能力，将优化后的底层架构发送至云平台执行，可以实现资源的有效利用和灵活部署，提升系统的弹性和可靠性，通过功能代码结构优化和底层架构优化，可以显著提升抢单平台的性能和稳定性，降低系统的响应延迟和错误率，采用分布式容器化缓存架构设计，使系统具备良好的可扩展性，能够应对日益增长的用户量和业务需求，结合智能抢单技术，使得抢单系统能够更加智能地理解用户需求，提供个性化的服务体验，增强用户满意度，通过云平台的应用，可以有效管理和利用资源，降低系统运维成本，提高整体的成本效益。因此，本发明是对传统的一种基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法做出的优化处理，解决了传统的一种基于大数据分析的反向酒店ai智能抢单平台的优化方法存在实时反馈能力弱，延迟较大的问题，提高了平台的实时反馈能力，降低了延迟的问题。