CN110322330A - 基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及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，***后台生成包含订单商品信息的订单序列号；S200：***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。本方案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。
Description
技术领域
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***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***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***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***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。
发明内容
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，***后台生成包含订单商品信息的订单序列号；
S200：***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：***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***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***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，***后台生成包含订单商品信息的订单序列号；
S200：***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：***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***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。
Claims (9)
1.一种基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100：游客下单，***后台生成包含订单商品信息的订单序列号；
S200：***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。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，其特征在于，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。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，其特征在于，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。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，其特征在于，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。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，其特征在于，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：***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。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，其特征在于，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。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，其特征在于，还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***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。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，其特征在于，所述聚类算法分析的参数包括年龄、购票记录、出行频率。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的智慧旅游景区订单处理方法，其特征在于，所述M的取值范围为5-10km。
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