摘要
本发明公开了基于多数据源与机器学习的酒店价格监测方法及系统,属于大数据处理技术领域,要解决的技术问题为:如何综合多源数据、利用先进算法实现酒店价格监测。包括:数据采集模块,基于网络爬虫技术采集多源数据;数据预处理模块,对采集的多源数据进行预处理;数据融合模块,预处理后多源数据进行融合,形成包括酒店价格相关信息的特征向量;模型训练模块,用于基于机器学习方法构建价格预测模型,并基于特征向量对价格预测模型进行模型训练和测试;监测预警模块,通过训练后的价格监测模型判断酒店价格是否出现异常波动。
技术关键词
价格预测模型
梯度提升决策树
网络爬虫技术
机器学习方法
随机森林模型
旅游平台
模型训练模块
旅游管理
监测方法
数据采集模块
监测系统
预警模块
自然语言
模型预测值
特征工程
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样本
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