基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法与流程

本发明涉及智慧旅游领域，具体涉及一种基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法。

背景技术：

"智慧旅游"是一个全新的命题，它是一种以物联网、云计算、下一代通信网络、高性能信息处理、智能数据挖掘等技术在旅游体验、产业发展、行政管理等方面的应用，使旅游物理资源和信息资源得到高度系统化整合和深度开发激活，并服务于公众、企业、政府等的面向未来的全新的旅游形态。它以融合的通信与信息技术为基础，以游客互动体验为中心，以一体化的行业信息管理为保障，以激励产业创新、促进产业结构升级为特色。智慧旅游，就是利用移动云计算、互联网等新技术，借助便携的终端上网设备，主动感知旅游相关信息，并及时安排和调整旅游计划。简单地说，就是游客与网络实时互动，让游程安排进入触摸时代。

智慧旅游是以云计算为基础，以移动终端应用为核心的，以感知互动等高效信息服务为特征的旅游信息化发展新模式，核心是以游客为本的高效旅游信息化服务。智慧旅游的建设与发展最终将体现在旅游管理、旅游服务和旅游营销的三个层面。智慧旅游利用信息化的技术，把一些旅游资源进行整合，然后为广大游客量身定做，提供适需对路的旅游产品。如澳门2012年接待内地游客1000多万，它的信息平台能够体现各省的具体人数及排名。但在国内许多旅游城市每年接待的游客数量远高于澳门旅客人数，可他们分别都来自哪里，各有多少人，不清楚;连客源地构成情况、游客指向及发展趋势不明朗。由此很难开发出具有针对性适销对路的旅游产品。

除此之外，有市场上的分销系统的层级架构不清晰，不能满足现有商户之间通过社交盈利的需求，也不能满足社交需求。同时，现有分销系统的交易量级比较大，对于商户如果要处理自己的订单，效率比较低，且容错率低。现有分销系统在处理数据并将已有数据提炼并提供决策信息的能力有限，对景区本身的信息化数字化无法起到推动作用。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，不仅提高订单处理的灵活度，最大限度的为用户节约成本，同时增了商家与用户之间的粘度，以及增强了用户与用户之间的交互，起到促进旅游增长的效果。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，包括以下步骤：

s100：游客下单，系统后台生成包含订单商品信息的订单序列号；

s200：系统后台根据订单序列号从商品池中匹配对应商品，所述商品池中的商品类型包括一次商品和二次商品；

s300：生成包含匹配商品类型信息的两个待支付序列号供用户选择；

s400：用户选择待支付序列号进行支付，订单完成；或，用户放弃支付，该商品返回商品池，其类型不变。

进一步的，所述订单序列号由下单时间码、商品名称码、商品使用时间码组成。

进一步的，所述待支付序列号由下单时间码、商品类型码、商品使用时间码组成。

进一步的，同一商品，所述二次商品的价格低于一次商品，并等于一次商品退票产生的返还部分价格。

进一步的，还包括一个退票处理方法，其步骤包括：

s101：游客发起退票请求；

s102：系统后台识别退票请求所对应的待支付序列号，并依据商品类型码判断该商品是一次商品还是二次商品；

s103：若是一次商品，则判定退票成功，按比例返还购票费用，同时将该商品标记为二次商品，并记录退费比例；

若是二次商品，则判定退票失败。

进一步的，还包括一个用户订单信息分析步骤，包括：

s201：采用实名制购票机制，获取购票用户的身份信息、常住地址以及联系方式；

s202：查询购票用户的购票记录，分析用户从常住地址到景区之间的活动轨迹；

s203：根据活动轨迹预测该用户的旅游线路并为之推荐同类型的相应景点。

进一步的，包括一个根据订单信息进行购票用户相互推送步骤：

s301：将购票用户常住地址相距为m范围内的用户设为一个单元用户群；

s302：将同一单元用户群内的用户进行信息共享，共享之前由系统发送相应提示给用户，由用户自己决定是否进行信息共享；

s303：对已经进行信息共享的用户采用聚类算法进行分析，然后对类似的用户用户推送相同的旅游景点攻略。

进一步的，所述聚类算法分析的参数包括年龄、购票记录、出行频率。

进一步的，所述m的取值范围为5-10km。

本发明的有益效果是：和传统的订单处理相比，本方案采用灵活的购票和退票机制，使得用户利益最大化，以二次商品为例，相当于起到了促销的目的，但实际而言，作为商家并未有任何亏损，从而增加了旅游量；

此为，本方案不仅仅是针对订单进行处理，还增加了一个订单信息分析，并将同一区域的用户作为共同体进行相同景点推送，推送时，同时推送相同区域用户的信息，从而使得用户能够在旅途过程中认识新朋友，且旅游路线相同，从而促进了旅游业增长。

附图说明

图1为本发明的分销系统结构示意图；

图2为本法的下单流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

如图1-2所示，一种基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，包括以下步骤：

s100：游客下单，系统后台生成包含订单商品信息的订单序列号；

s200：系统后台根据订单序列号从商品池中匹配对应商品，所述商品池中的商品类型包括一次商品和二次商品；

s300：生成包含匹配商品类型信息的两个待支付序列号供用户选择；

s400：用户选择待支付序列号进行支付，订单完成；或，用户放弃支付，该商品返回商品池，其类型不变。

作为一种优选实施例，所述订单序列号由下单时间码、商品名称码、商品使用时间码组成，所述待支付序列号由下单时间码、商品类型码、商品使用时间码组成，同一商品，所述二次商品的价格低于一次商品，并等于一次商品退票产生的返还部分价格。

作为一种优选实施例，还包括一个退票处理方法，其步骤包括：

s101：游客发起退票请求；

s102：系统后台识别退票请求所对应的待支付序列号，并依据商品类型码判断该商品是一次商品还是二次商品；

s103：若是一次商品，则判定退票成功，按比例返还购票费用，同时将该商品标记为二次商品，并记录退费比例；

若是二次商品，则判定退票失败。

作为一种优选实施例，还包括一个用户订单信息分析步骤，包括：

s201：采用实名制购票机制，获取购票用户的身份信息、常住地址以及联系方式；

s202：查询购票用户的购票记录，分析用户从常住地址到景区之间的活动轨迹；

s203：根据活动轨迹预测该用户的旅游线路并为之推荐同类型的相应景点。

作为一种优选实施例，包括一个根据订单信息进行购票用户相互推送步骤：

s301：将购票用户常住地址相距为m范围内的用户设为一个单元用户群；

s302：将同一单元用户群内的用户进行信息共享，共享之前由系统发送相应提示给用户，由用户自己决定是否进行信息共享；

s303：对已经进行信息共享的用户采用聚类算法进行分析，然后对类似的用户用户推送相同的旅游景点攻略。

作为一种优选实施例，所述聚类算法分析的参数包括年龄、购票记录、出行频率，所述m的取值范围为5-10km。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。