一种基于大模型和多源信息的酒店定价方法

本发明涉及人工智能及酒店定价技术领域，具体涉及一种基于大模型和多源信息的酒店定价方法，包括：S1：获取当前酒店所有房型的实时价格，以及当前酒店所在区域的聚集活动信息；S2：通过训练好的大语言模型对聚集活动信息进行语义理解和推理，得到与聚集活动关联的目标群体，并预测目标群体的房型需求；S3：基于目标群体的房型需求从当前酒店中匹配对应的房型作为目标房型；S4：基于目标房型的实时价格，结合历史同期数据和聚集活动信息生成目标房型的推荐价格；S5：通过生成的目标房型的推荐价格更新当前酒店对应房型的实时价格。本发明能够提高酒店定价的针对性和准确性。