一种基于大数据测算及实时数据监控的电影票退票手续费的算法方法
专利汇可以提供一种基于大数据测算及实时数据监控的电影票退票手续费的算法方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 大数据 测算及实时数据监控的电影票退票 手续费 的 算法 方法，包括利用现有的 机器学习 、计算出用户级别所得分数和根据非线性方程计算得出最终退票手续费的价格；本发明的优点在于：根据用户、场次、影院等综合信息来动态决定退票手续费的问题，使得影院和业务运营方可以最大化的保有收益。，下面是一种基于大数据测算及实时数据监控的电影票退票手续费的算法方法专利的具体信息内容。
1.一种基于大数据测算及实时数据监控的电影票退票手续费的算法方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）利用现有的机器学习，大数据分析系统，进行实时分析，得出影片分数、影城影厅得分和综合分数；
（2）根据当前退票情况包括退票张数占比/周/日/影院/品牌，同时根据用户等级包括是否持卡会员，会员等级『成长值』等情况，自动计算出用户级别所得分数；
（3）通过数据测算和机器学习，以及预制的算法，达到从退票时点、场次售卖情况、影片得分、影院影厅定位、业务方、用户级别、综合情况，综合各个维度和权重计算退票手续费得分，再根据非线性方程计算得出最终退票手续费的价格。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据测算及实时数据监控的电影票退票手续费的算法方法，其特征在于：所述步骤（1）中，
影片分数为初始化根据该影片各种协议，团队情况进行预设分数，之后开售根据实时售卖情况进行推演和调整；
影城影厅得分为影城影厅售卖情况越好，机器学习预测其售卖情况会保持一致性，即这类影院影厅的退票手续费应该系数高一些；
综合分数，包含天气、位置交通、时间等综合属性，通过原有售卖情况进行分析和机器学习，预测随天气变化、时间变化得出的此项分数。
一种基于大数据测算及实时数据监控的电影票退票手续费的
算法方法
技术领域
背景技术
发明内容
（1）利用现有的机器学习，大数据分析系统，进行实时分析，得出影片分数、影城影厅得分和综合分数；其中，
影片分数为初始化根据该影片各种协议，团队情况进行预设分数，之后开售根据实时售卖情况进行推演和调整；
影城影厅得分为影城影厅售卖情况越好，机器学习预测其售卖情况会保持一致性，即这类影院影厅的退票手续费应该系数高一些；
综合分数，包含天气、位置（交通）、时间等综合属性，通过原有售卖情况进行分析和机器学习，预测随天气变化、时间变化得出的此项分数；
（2）根据当前退票情况包括退票张数占比/周/日/影院/品牌，同时根据用户等级包括是否持卡会员，会员等级『成长值』等情况，自动计算出用户级别所得分数；
（3）通过数据测算和机器学习，以及预制的算法，达到从退票时点、场次售卖情况、影片得分、影院影厅定位、业务方（影院预设情况）、用户级别（成长值）、综合情况（天气/交通/位置/时间段…），综合各个维度和权重计算退票手续费得分，再根据非线性方程（得分-系数）计算得出最终退票手续费的价格。
附图说明
具体实施方式
（1）利用现有的机器学习，大数据分析系统，进行实时分析，得出影片分数、影城影厅得分和综合分数；其中，
影片分数为初始化根据该影片各种协议，团队情况进行预设分数，之后开售根据实时售卖情况进行推演和调整；
影城影厅得分为影城影厅售卖情况越好，机器学习预测其售卖情况会保持一致性，即这类影院影厅的退票手续费应该系数高一些；
综合分数，包含天气、位置（交通）、时间等综合属性，通过原有售卖情况进行分析和机器学习，预测随天气变化、时间变化得出的此项分数；
（2）根据当前退票情况包括退票张数占比/周/日/影院/品牌，同时根据用户等级包括是否持卡会员，会员等级『成长值』等情况，自动计算出用户级别所得分数；
（3）通过数据测算和机器学习，以及预制的算法，达到从退票时点、场次售卖情况、影片得分、影院影厅定位、业务方（影院预设情况）、用户级别（成长值）、综合情况（天气/交通/位置/时间段…），综合各个维度和权重计算退票手续费得分，再根据非线性方程（得分-系数）计算得出最终退票手续费的价格。
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