酒店刷单检测方法、系统、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及计算机，尤其涉及一种酒店刷单检测方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、酒店刷单行为是指酒店或其工作人员通过虚假手段伪造订单，以获取更高的销售额或者提高其业绩考核等目的的行为。这种行为通常会涉及到虚假预订、虚假评价、虚假流量等手段。

2、酒店刷单行为对消费者和行业都会带来负面影响。对于消费者来说，他们可能会因为虚假的评价而误导选择，导致服务质量不佳的酒店获得不当的好评，从而影响住宿体验；对于行业来说，酒店刷单行为会破坏竞争秩序，使得遵守规则的酒店难以生存和发展，最终导致整个行业的不健康发展。

3、交易平台需要对酒店是否存在刷单行为进行检测，因此，亟需一种酒店刷单检测方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种酒店刷单检测方法、系统、电子设备及存储介质，其主要目的在于为交易平台提供一种酒店刷单检测方法，有效提高酒店刷单的检测效率。

2、第一方面，本发明实施例提供一种酒店刷单检测方法，包括：

3、获取预设时间段内目标酒店的所有订单数据，所述订单数据包括客户信息、预定房间信息、评价信息以及售后信息；

4、利用预设客户规则、预设房间规则和预设售后规则，分别对所述客户信息、所述预定房间信息和所述售后信息进行检测，判断所述目标酒店是否存在刷单行为；

5、若判断所述目标酒店不存在刷单行为，则提取每一订单数据中的评价信息，所述评价信息包括文本信息、图像信息和评分信息；

6、根据每一订单数据中的文本信息，获取所述文本信息的第一情感极性，并根据每一订单数据中的图像信息，获取所述图像信息的第二情感极性；

7、根据所述第一情感极性和所述第二情感极性，获取每一订单数据的最终情感极性；

8、根据每一订单数据的最终情感极性和每一订单数据的评分信息，判断所述目标酒店是否存在刷单行为。

9、进一步地，所述根据每一订单数据的最终情感极性和每一订单数据的评分信息，判断所述目标酒店是否存在刷单行为，包括：

10、获取所述目标酒店的预设酒店画像，所述预设酒店画像包括所述目标酒店的实际情感极性和实际评分；

11、结合所述预设酒店画像和k均值聚类算法，对每一订单数据的最终情感极性和每一订单数据的评分信息进行分类，获取分类类别；

12、根据所述分类类别与所述预设酒店画像的距离，判断所述目标酒店是否存在刷单行为。

13、进一步地，所述结合所述预设酒店画像和k均值聚类算法，对每一订单数据的最终情感极性和每一订单数据的评分信息进行分类，获取分类类别，包括：

14、将所述实际情感极性和所述实际评分作为k均值聚类算法的初始聚类中心，对每一订单数据的最终情感极性和每一订单数据的评分信息进行分类，获取所述分类类别。

15、进一步地，所述利用预设客户规则、预设房间规则和预设售后规则，分别对所述客户信息、所述预定房间信息和所述售后信息进行检测，判断所述目标酒店是否存在刷单行为，包括：

16、根据所述客户信息中的客户账号、客户ip地址、浏览器类型、浏览器版本和屏幕分辨率，利用所述预设客户规则，判断所述目标酒店是否存在刷单行为；

17、根据所述预定房间信息中的房间价格和预定时间，利用所述预设房间规则，判断所述目标酒店是否存在刷单行为；

18、根据所述售后信息中的订单完成度信息和评价操作信息，利用所述预设售后规则，判断所述目标酒店是否存在刷单行为；

19、若至少n次判断结果为所述目标酒店存在刷单行为，则判断所述目标酒店存在刷单行为，否则，判断所述目标酒店不存在刷单行为，其中，n为正整数，且n不大于3。

20、进一步地，所述根据每一订单数据中的文本信息，获取所述文本信息的第一情感极性，包括：

21、对所述文本信息进行去除停用词、分词和词性标注处理，获取目标分词和目标分词词性；

22、根据所述目标分词和所述目标分词词性，进行上下文情感分析，获取所述文本信息的第一情感极性。

23、进一步地，所述根据每一订单数据中的图像信息，获取所述图像信息的第二情感极性，包括：

24、获取标注信号；

25、若所述标注信号为预设标注指示信号，则通过人工标注的方法，对每一订单数据中的图像信息进行标注，获取所述第二情感极性；

26、否则，通过情感标注神经网络模型对每一订单数据中的图像信息进行标注，获取所述第二情感极性，其中，所述情感标注神经网络模型通过图像样本和图像样本的情感极性进行训练得到。

27、进一步地，所述根据所述第一情感极性和所述第二情感极性，获取每一订单数据的最终情感极性，包括：

28、对所述第一情感极性和所述第二情感极性进行加权求和，获取每一订单数据的最终情感极性。

29、第二方面，本发明实施例提供一种酒店刷单检测系统，包括：

30、订单模块，用于获取预设时间段内目标酒店的订单数据，所述订单数据包括客户信息、预定房间信息、评价信息以及售后信息；

31、初判模块，用于利用预设客户规则、预设房间规则和预设售后规则，分别对所述客户信息、所述预定房间信息和所述售后信息进行检测，判断所述目标酒店是否存在刷单行为；

32、评价模块，用于若判断所述目标酒店不存在刷单行为，提取每一订单数据中的评价信息，所述评价信息包括文本信息、图像信息和评分信息；

33、情感模块，用于根据每一订单数据中的文本信息，获取所述文本信息的第一情感极性，并根据每一订单数据中的图像信息，获取所述图像信息的第二情感极性；

34、综合模块，用于根据所述第一情感极性和所述第二情感极性，获取每一订单数据的最终情感极性；

35、终判模块，用于根据每一订单数据的最终情感极性和每一订单数据的评分信息，判断所述目标酒店是否存在刷单行为。

36、第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种酒店刷单检测方法的步骤。

37、第四方面，本发明实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种酒店刷单检测方法方法的步骤。

38、本发明提出的一种酒店刷单检测方法、系统、电子设备及存储介质，先提取订单数据的客户信息、预定房间信息、评价信息和售后信息，根据酒店刷单方法中比较突出的特点对酒店刷单行为进行检测，以提高检测方法的效率；并且，通常结合三种检测方法的判断结果，来确定初次判断结果，通过将以上三种方法相互结合，可以提高初始判断结果的准确性，并且也避免了利用后续比较复杂的算法对存在明显刷单行为的订单进行检测，提高了刷单检测效率；最后通过文本信息的第一情感极性和图像信息的第二情感极性，来判断目标酒店是否存在刷单行为，通过初次判断和再次判断相结合，最终提高了刷单检测方法的准确度。