客房搜索方法、装置、电子设备及存储介质与流程
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种客房搜索方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
现有技术中用户搜索酒店、客栈时，通常会根据用户输入的地理位置、酒店名称、房型等一个或多个客房搜索条件进行商家客房搜索，并返回符合所述搜索条件的酒店或客房，然后，用户通过展示的酒店或客房的图片或视频等影像信息进一步选择感兴趣的目标客房。
现有技术中，当用户对酒店的装修或布局有要求时，仅能先输入地址或名称等搜索条件初步筛选酒店，然后，再根据筛选得到的酒店的房间效果图进一步逐一人工选择目标客房及酒店，客房搜索效率较低。
技术实现要素：
本申请提供一种客房搜索方法，有助于提升客房搜索的效率。
为了解决上述问题，第一方面，本申请实施例提供了一种客房搜索方法，包括：
获取目标客房的立体模型；
根据所述目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征；
根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度；
输出与所述目标客房的匹配度大于或等于预定阈值的候选客房。
第二方面，本申请实施例提供了一种客房搜索装置，包括：
目标客房立体模型获取模块，用于获取目标客房的立体模型；
目标房间特征确定模块，用于根据所述目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征；
匹配模块，用于根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度；
搜索输出模块，用于输出与所述目标客房的匹配度大于或等于预定阈值的候选客房。
第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在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本申请实施例所述的客房搜索方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时本申请实施例公开的客房搜索方法的步骤。
本申请实施例公开的客房搜索方法，通过获取目标客房的立体模型；根据所述目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征，然后，根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度；最后，输出与所述目标客房的匹配度大于或等于预定阈值的候选客房，解决了需要进一步根据酒店或客栈的客房影像信息人工搜索选择客房时，搜索效率低下的问题。本申请实施例公开的客房搜索方法通过结合初步筛选条件，进一步通过客房的立体模型获取个性化搜索需求，自动搜索符合用户需求的商家客房，有助于提升客房搜索的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例一的客房搜索方法流程图；
图2是本申请实施例二的客房搜索方法流程图；
图3是本申请实施例二中目标客房的装饰界面示意图之一；
图4是本申请实施例二中目标客房的装饰界面示意图之二；
图5是本申请实施例三的客房搜索装置的结构示意图之一；
图6是本申请实施例三的客房搜索装置的结构示意图之二。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例一
本实施例公开的一种客房搜索方法，如图1所示，该方法包括：步骤100至步骤130。
步骤100，获取目标客房的立体模型。
本申请实施例中所述的目标客房的立体模型指用户希望搜索得到的客房的立体模型。在本申请的一些实施例中，用户可以通过平台的接口直接上传目标客房的立体模型。在本申请的另一些实施例中，用户可以通过平台提供的客房装饰界面拼装目标客房的立体模型，并上传至平台。
步骤110，根据所述目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征。
平台在获取到目标客房的立体模型之后，通过对目标客房的立体模型进行处理，确定所述立体模型中携带的所述目标客房的相关信息，生成所述目标客房的房间特征。在本申请的一些实施例中，可以将所述目标客房中包括的家装对象的样式特征标识和所述家装对象的布设位置作为所述目标客房的房间特征。因此，在获取到目标客房的立体模型之后，可以通过确定立体模型中包括的家装对象立体模型，每个家装对象立体模型对应一个家装对象，进而可以确定所述目标客房中包括哪些家装对象。家装对象立体模型的样式特征可以直接反映相应的家装对象的样式特征。再进一步确定家装对象立体模型在所述目标客房的立体模型中的布设位置。家装对象立体模型在客房中的布设位置可以直接反映相应家装对象在客房中的布设位置。最后，将所述目标客房的立体模型中包括的部分或全部家装对象立体模型的样式特征标识及各家装对象立体模型的相应布设位置，作为所述目标客房的房间特征。
步骤120，根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度。
在获取到目标客房的房间特征之后，将目标客房的房间特征和预先确定的候选客房的房间特征进行匹配，确定目标客房和各候选客房的匹配度。其中，候选客房可以为根据用户输入的初步筛选条件，如：地理位置、商家名称等预先对商家进行初步筛选得到的商家客房；也可以为平台内的全部商家客房。
在本申请的一些实施例中，可以通过目标客房和候选客房中包括的家装对象的相似程度确定目标客房和候选客房的匹配度。例如，将目标客房的房间特征中的所有样式特征标识在候选客房的房间特征中的样式特征标识中的出现比例，作为目标客房和候选客房的匹配度。
在本申请的另一些实施例中，可以通过目标客房和候选客房中包括的家装对象及布设位置的相似程度确定目标客房和候选客房的匹配度。例如，将目标客房和候选客房中共同包括的家装对象的预设权重，基于位置匹配权重进行加权求和，得到目标客房和候选客房的匹配度。其中，加权求和时，各家装对象的位置匹配权重根据该家装对象的布设位置的匹配结果确定。布设位置的匹配结果指示该家装对象在目标客房和候选客房中的布设位置匹配程度，当布设位置完全匹配时，位置匹配权重越大。反之，如果布设位置的匹配结果指示该家装对象在目标客房和候选客房中的布设位置匹配程度较低，布设位置不匹配时，则位置匹配权重越小。
步骤130，输出与所述目标客房的匹配度大于或等于预定阈值的候选客房。
在本申请的一些实施例中，可以按照匹配度由高到低的顺序，将候选客房进行排序，然后根据具体业务需求，输出匹配度大于或等于预定阈值的候选客房。还可以输出所述前预设数量的候选客房各自所属的商家信息等相关信息。在本申请的另一些实施例中，还可以输出与所述目标客房匹配度最高的前预设数量的候选客房。进一步的，还可以输出与所述目标客房匹配度最高的候选客房所属的商家信息等相关信息。
本申请实施例公开的客房搜索方法，通过获取目标客房的立体模型；根据所述目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征，然后，根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度；最后，输出与所述目标客房的匹配度大于或等于预定阈值的候选客房，解决了需要进一步根据酒店或客栈客房影像信息人工搜索选择客房时，搜索效率低下的问题。本申请实施例公开的客房搜索方法通过结合初步筛选条件，进一步通过客房的立体模型获取个性化搜索需求，自动搜索符合用户需求的商家客房，有助于提升客房搜索的效率。
实施例二
本实施例公开的一种客房搜索方法，如图2所示，该方法包括：步骤200至步骤290。
步骤200，确定家装对象对应的家装对象立体模型和样式特征标识。
本申请实施例中所述的家装对象包括客房内的家具、装饰、电器，以及门窗等。
家装对象的样式特征标识用于标识不同的样式特征，即用于标识不同的家装对象的特征，也可以用于标识家装对象立体模型的样式特征。在本申请的实施例中，家装对象立体模型的样式特征与该家装对象立体模型对应的家装对象的样式特征相同，因此，家装对象立体模型的样式特征与该家装对象立体模型对应的家装对象的样式特征标识也相同。其中，样式特征包括但不限于：颜色、形状中的任意一项或多项。所述样式特征标识可以为字符串形式，例如，古典双人沙发的样式特征标识为特征数据“长方形，曲线扶手”；也可以为数字形式，例如：古典双人沙发的样式特征标识为数字标识“1”、简约双人沙发的样式特征标识为数字“2”、单人床的样式特征标识为“3”、圆床的样式特征标识为“4”、大床的样式特征标识为“5”、电视的样式特征标识为“6”、冰箱的样式特征标识为“7”、窗户的样式特征标识为“8”等。为了便于理解，本实施例中以样式特征标识为数字形式具体举例。
在本申请具体实施过程中，首先，确定家装对象的样式特征标识，以及，构建各所述家装对象对应的家装对象立体模型。
在本申请的一些实施例中，家装对象的样式特征标识根据平台内预先存储的客房图像中家装对象的图像，和/或单独的家装对象图像确定。所述图像可以为平面图，也可以为立体图。例如，客房a的图像中包括一张粉色圆床，则根据该客房a的图像，可以确定一个床类家装对象的样式特征标识和对应的家装对象平面图或立体图。其中，确定的圆床的样式特征标识可以用特征数据“圆床，粉色”表示，或者，通过预先定义的特征数据与数字的对应关系，确定用相应的数字(如“4”)表示。
在本申请具体实施过程中，所述家装对象立体模型是根据平台内预先存储的商家的客房图像中家装对象的图像，和/或单独的家装对象图像生成的。例如，平台通过对存储的商家客房图像以及商家客房中的家装对象的图像进行分析，提取商家客房中的家装对象图像中描述的家装对象的颜色、形状等图像特征，并对提取的图像特征进行聚类，通过人工或机器筛选和去重，筛选出最通用的床，沙发等家装对象的特征点，并建立一套通用的床，沙发等家装对象的立体图像，即家装对象立体模型，以备后续进行匹配或者拼装目标客房的立体模型。
每个家装对象立体模型对应一个家装对象，每个家装对象具有相应的样式特征标识，据此，可以建立家装对象立体模型、家装对象和样式特征标识三者的一一对应关系。
步骤210，确定商家客房的房间特征。
在确定了每个家装对象的样式特征标识之后，可以进一步确定平台内商家的每间客房的房间特征。其中，所述商家客房的房间特征包括：客房中的家装对象的样式特征标识和二维位置。
本申请具体实施时，在进行客房搜索之前，首先会确定平台内注册的商家的客房的房间特征，并存储各商家的每间客房或每种房型客房的房间特征。具体实施时，平台在确定商家的客房的房间特征时，根据平体内存储的客房的平面图像和/或立体图像确定各客房中包括的家装对象，进一步获取该客房中包括的各家装对象的样式特征标识和二维位置，并将该客房中包括的所有家装对象的样式特征标识和相应的二维位置作为该客房的房间特征。
具体实施时，每间客房包括的家装对象可以人工配置，也可以通过图像识别技术获得。进一步的，各家装对象的样式特征标识根据前述家装对象立体模型、家装对象和样式特征标识三者的对应关系确定。
每间客房中各家装对象的二维位置可以用平面位置坐标表示。例如，将客房的地面作为一个平面，以客房地面的某一角作为坐标原点，床的布设位置可以通过床的四个床角在客房地面确定的坐标系中的坐标表示。在本申请的一些实施例中，可以通过对平台存储的商家客房的平面图像进行分析，确定商家的客房中各家装对象的二维位置，也可以通过人工测量或配置的方式确定商家的客房中各家装对象的二维位置。
然后，将每个客房中包括的部分或全部家装对象的样式特征标识，以及该家装对象的二维位置作为所述每间客房的房间特征。例如，房间特征可以表示为future＝{{5,((0,10),(0,15),(20,15),(20,10))},
{1,((30,10),(30,20),(40,20),(40,10))}}，上述房间特征表示客房中有大床和古典双人沙发，其中，大床的二维位置为((0,10),(0,15),(20,15),(20，10))，古典双人沙发的二维位置为((30,10),(30,20),(40,20),(40,10))。
步骤220，根据指定客房搜索条件进行商家客房搜索，确定候选客房。
在本申请的一些实施例中，所述根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度之前，还包括：根据指定客房搜索条件进行客房搜索，确定候选客房，其中，所述指定客房搜索条件包括以下任意一项或多项：地理位置、房型、商家名称、星级、价格。
在本申请的一些实施例中，用户通过平台的用户接口，可以输入目标客房的包括但不限于以下任意一项或多项的搜索条件：地理位置、房型、商家名称、星级、价格，然后，平台根据用户输入的搜索条件初步进行商家客房的筛选，确定候选客房。例如，用户通过平台的接口输入：奥运村、五星级酒店两个搜索条件。
或者，平台根据用户的画像信息确定用户对商家客房的搜索条件。例如，用户经常预定奥运村附近的五星级酒店，则可以确定用户对商家客房的搜索条件包括：奥运村、五星级酒店两个搜索条件。
然后，平台根据确定的搜索条件在平台内注册的商家中进行初步筛选，确定候选客房。例如，将平台内注册的酒店中奥运村附近的五星级酒店的客房，确定为候选客房。
步骤230，确定所述候选客房的房间特征。
在本申请的一些实施例中，所述根据指定客房搜索条件进行商家客房搜索，确定候选客房之后，还包括：确定所述候选客房的房间特征。其中，所述候选客房的房间特征包括候选客房中包括的家装对象的样式特征标识及二维位置。候选客房的房间特征通常存储在平台的数据库中，通过商家标识和/或客房编号、房型进行索引。
步骤240，展示目标客房的装饰界面，所述装饰界面包括目标客房的立体模型和候选的家装对象立体模型。
在本申请的一些实施例中，所述根据目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征之前，还包括：获取目标客房的立体模型。具体实施时，所述获取目标客房的立体模型进一步包括：展示目标客房的装饰界面，所述装饰界面包括目标客房的立体模型和候选的家装对象立体模型；响应于用户通过所述候选的家装对象立体模型拼装所述目标客房的立体模型的操作，获取所述目标客房的立体模型；其中，所述候选的家装对象立体模型根据商家客房中的家装对象的样式生成。
例如，平台通过展示如图3所示的目标客房的装饰界面，以便用户通过界面交互拼装感兴趣的客房，并根据用户拼装完成的客房进行商家客房搜索。图3所示的装置界面中包括目标客房的立体模型310和家装对象立体模型区域320，其中，家装对象立体模型区域320中包括若干候选的家装对象立体模型，如图3中的3201至3203。
步骤250，响应于用户通过所述候选的家装对象立体模型拼装所述目标客房的立体模型的操作，获取所述目标客房的立体模型。
具体实施时，拼装所述目标客房的立体模型的操作例如包括：将所述候选的家装对象立体模型拖放到所述目标客房的立体模型的某一位置处。例如，用户通过将候选的家装对象立体模型3202拖拽至目标客房的立体模型310中的某一位置，以拼装如图4所示的目标客房的立体模型。
通过根据平台上客房中家装对象的图像抽象得到通用的各家装对象立体模型，并在装饰界面进行展示，使得用户可以直观、便捷的装饰感兴趣的目标客房，直观明了的输入搜索需求，在提升用户体验的同时，有助于提升获取的搜索需求的准确性，进一步提升客房搜索的准确性。
步骤260，获取并记录组成所述目标客房的立体模型的各家装对象立体模型位于所述目标客房的立体模型中的三维位置，以及，各所述家装对象立体模型对应的家装对象的样式特征标识。
在用户通过平台展示的客房的装饰界面拼装目标客房的立体模型时，所述响应于用户通过所述候选的家装对象立体模型拼装所述目标客房的立体模型的操作，获取所述目标客房的立体模型之后，还包括：获取并记录组成所述目标客房的立体模型的各家装对象立体模型位于所述目标客房的立体模型中的三维位置，以及，各所述家装对象立体模型对应的家装对象的样式特征标识。
具体实施时，每一个候选的家装对象立体模型会对应相应的家装对象的样式特征标识。例如，家装对象立体模型3201对应的样式特征标识为“5”(即大床的样式特征标识)，家装对象立体模型3202对应的样式特征标识为“8”(即窗户的样式特征标识)，家装对象立体模型3203对应的样式特征标识为“1”(即古典双人沙发的样式特征标识)。同时，在用户拼装目标客房的立体模型的过程中，可以进一步记录各家装对象立体模型被放置在目标客房的立体模型310中的三维位置。具体实施时，家装对象立体模型被放置在目标客房的立体模型310中的三维位置可以通过图像的三维坐标表示。
步骤270，根据所述目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征。
在确定了目标客房的立体模型之后，通过对目标客房的立体模型进行分析、识别，可以确定所述立体模型中包括的家装对象立体模型的三维位置，以及各家装对象立体模型表示的家装对象的样式特征标识，以根据所述样式特征标识和三维位置，生成所述目标客房的房间特征。在本申请的一些实施例中，所述根据所述目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征，包括：确定所述目标客房的立体模型中包括的家装对象立体模型；根据所述家装对象立体模型在所述目标客房的立体模型中的三维位置，确定所述家装对象立体模型对应的家装对象在所述目标客房中的二维位置；将所述家装对象立体模型对应的家装对象的样式特征标识、所述家装对象的二维位置，确定为所述目标客房的房间特征。
在本申请的一些实施例中，如果目标客房的立体模型是用户通过平台提供的客房装饰界面拼装的，则可以直接获取平台记录的所述目标客房的立体模型中包括的家装对象立体模型，以及各家装对象立体模型位于所述目标客房的立体模型中的三维位置。例如，通过平台记录的图4中的目标客房的立体模型310中包括的家装对象立体模型3101对应的样式特征标识“5”和三维位置((0,10，0),(0,15，0),(20,15，0),(20,10，0))，以及家装对象立体模型3103对应的样式特征标识“1”和三维位置((30,10，0),(30,20，0),(40,20，0),(40,10，0))。
在本申请的一些实施例中，还可以通过图像识别技术识别所述目标客房的立体模型中包括的家装对象立体模型，并确定识别到的各家装对象立体模型在所述目标客房的立体模型中的三维位置。例如，当目标客房的立体模型是用户通过其他方式获得并上传到平台的，则可以首先通过图像分割确定目标客房的立体模型中包括的家装对象图像区域，然后，将每个家装对象图像区域中的图像与候选的家装对象立体模型分别进行匹配，以确定目标客房的立体模型中包括的家装对象立体模型。其中，识别成功的家装对象立体模型的三维位置可以通过相应的家装对象图像区域确定，识别成功的家装对象立体模型的样式特征标识根据预先定义的样式特征标识和家装对象立体模型的对应关系确定。
进一步的，根据所述家装对象立体模型在所述目标客房的立体模型中的三维位置，确定所述家装对象立体模型对应的家装对象在所述目标客房中的二维位置。例如，将目标客房的立体模型中包括的家装对象立体模型的三维位置相对于目标客房地面的投影位置作为所述家装对象立体模型对应的家装对象在所述目标客房中的二维位置。具体到本实施例而言，图4中的目标客房的立体模型310中包括的家装对象立体模型3101对应的家装对象的二维位置为((0,10),(0,15),(20,15),(20,10))，家装对象立体模型3103对应的家装对象的二维位置为((30,10),(30,20),(40,20),(40,10))。
最后，根据目标客房的立体模型中包括的家装对象立体模型所表示的家装对象的样式特征标识及二维位置，生成所述目标客房的房间特征。例如，图4所示的目标客房的房间特征包括：家装对象立体模型3201所表示的家装对象的样式特征标识“5”及确定的家装对象立体模型3201表示的大床的二维位置((0,10),(0,15),(20,15),(20,10))、家装对象立体模型3203所表示的家装对象的样式特征标识“1”及确定的家装对象立体模型3203表示的古典双人沙发的二维位置((30,10),(30,20),(40,20),(40,10))。
步骤280，根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度。
在获取到目标客房的房间特征之后，将目标客房的房间特征和预先确定的候选客房预先确定的房间特征进行匹配，确定目标客房和各候选客房的匹配度。在本申请的一些实施例中，所述候选客房预先确定的房间特征包括：候选客房中包括的家装对象的样式特征标识，及包括的所述家装对象在所述候选客房中的二维位置，所述根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度的步骤，包括：对于每个候选客房的房间特征，通过以下公式确定所述目标客房和所述候选客房的匹配度：
具体实施时，首先，根据业务需求设置不同家装对象的对象权重。例如：预设家装对象“大床”和“圆床”等床类家装对象的对象权重为8，预设家装对象“窗户”的对象权重为10，预设家装对象“古典双人沙发”和“简约双人沙发”等沙发类家装对象的对象权重为3，预设家装对象“灯”的对象权重为1。
在进行房间匹配时，进一步根据每个一家装对象在所述目标客房中的二维位置与该家装对象在所述候选客房中的二维位置之间的匹配结果确定家装对象的位置匹配权重。例如，当目标客房中包括样式特征标识5对应的家装对象“大床”时，可以进一步通过计算目标客房中的家装对象“大床”的二维位置与候选客房中样式特征标识5对应的二维位置之间的差值，确定目标客房和候选客房中家装对象“大床”的二维位置是否匹配。例如，当目标客房中的家装对象“大床”的二维位置被覆盖在候选客房中样式特征标识5对应的二维位置中时，确定二维位置匹配；当目标客房中的家装对象“大床”的二维位置被候选客房中样式特征标识5对应的二维位置覆盖超过预设比例时，确定二维位置匹配；当目标客房中的家装对象“大床”的二维位置被候选客房中样式特征标识5对应的二维位置覆盖低于预设比例时，确定二维位置不匹配。在本申请的一些实施例中，可以设置当目标客房中的家装对象的二维位置与候选客房中相应家装对象的二维位置匹配时的位置匹配权重为1，设置当目标客房中的家装对象的二维位置与候选客房中相应家装对象的二维位置不匹配时的位置匹配权重为小于1的数，如0.8。
具体实施时，还可以根据目标客房中的家装对象的二维位置被候选客房中相应目标对象的二维位置覆盖的比例等级，细化位置匹配权重。
按照上述方法，可以分别确定目标客房和每个候选客房中共同包括的每个家装对象的位置匹配权重。然后，通过公式
步骤290，输出与所述目标客房的匹配度大于或等于预定阈值的候选客房。
输出与所述目标客房的匹配度大于或等于预定阈值的候选客房的具体实施方式，参见实施例一，本实施例不再赘述。
在本申请的另一些实施例中，所述方法还包括：当根据所述匹配度确定没有与所述目标客房匹配的候选客房时，将所述目标客房的立体模型发送给商家，接收所述商家推荐的客房信息并输出。例如，当根据所述匹配度确定没有与所述目标客房匹配的候选客房时，可以将用户上传或拼装的目标客房的立体模型发送给临近商家，当临近商家有相似的客房，或者不在在线旅行社(ota平台)售卖的相似客房时，可以接收所述临近商家推荐的客房信息，并将所述相似客房推荐给用户。或者，如果有商家参考所述目标客房的立体模型进行房屋装修，则可以为用户发送代金券，并推荐用户试住根据该用户上传的目标客房的立体模型所装修的客房，以提升用户入住率及满意度。
本申请实施例公开的客房搜索方法，通过预先建立家装对象对应的家装对象立体模型和样式特征标识，并确定待搜索的客房的房间特征，使得用户在搜索目标客房的过程中，可以通过平台提供的交互界面装饰自己感兴趣的目标客房的立体模型，并通过将用户自己装饰的感兴趣的目标客房的立体模型提取客房的房间特征，以搜索与用户装修的目标客房匹配的客房，解决了需要进一步根据商家客房影像信息人工搜索选择客房时，搜索效率低下的问题。本申请实施例公开的客房搜索方法通过结合初步筛选条件，进一步通过客房的立体模型获取个性化搜索需求，自动搜索符合用户需求的商家客房，有助于提升客房搜索的效率。由于通过客房的立体模型获取个性化搜索需求(即房间特征)中包括样式特征标识，通过对基于通用搜索条件初步筛选得到的候选房间再次基于房间特征进行自动搜索筛选，有助于提升客房搜索的准确性，提高搜索效率。
通过对不同家装对象设置不同的匹配权重，并根据家装对象的位置信息匹配度确定位置匹配权重，然后，结合客房中包括的家装对象的类别和距离信息确定客房的匹配度，既考虑了用户的个性化需求，又考虑了客房搜索的通用需求，可以兼顾客房搜索的鲁棒性和准确性。
另一方面，用户通过自己装饰的客房立体模型进行客房搜索，用户可以直观明了的输入对客房的需求，可以提升客房搜索的准确性，提升用户体验。同时，当根据用户自己装饰的客房立体模型没有搜索到匹配的客方时，通过将所述目标客房的立体模型推荐给指定商家，便于商家搜集用户需求，指导商户进行客房装饰，以提升客房与用户需求的匹配度，改善用户体验。
进一步的，商家还可以在发现与所述客房立体模型匹配的客房之后，如有在其他平台售卖的与所述客房立体模型匹配的客房、有新装修的与所述客房立体模型匹配的客房等情况之后，向所述客房立体模型的装饰用户主动推荐所述匹配的客房，提升客房的入住率。
实施例三
本实施例公开的一种客房搜索装置，如图5所示，所述装置包括：
目标客房立体模型获取模块500，用于获取目标客房的立体模型；
目标房间特征确定模块510，用于根据所述目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征；
匹配模块520，用于根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度；
搜索输出模块530，用于输出与所述目标客房的匹配度大于或等于预定阈值的候选客房。
在本申请的一些实施例中，如图6所示，所述目标房间特征确定模块510进一步包括：
家装对象立体模型确定子模块5101，用于确定所述目标客房的立体模型中包括的家装对象立体模型；
家装对象位置信息确定子模块5102，用于根据所述家装对象立体模型在所述目标客房的立体模型中的三维位置，确定所述家装对象立体模型对应的家装对象在所述目标客房中的二维位置；
目标房间特征确定子模块5103，用于将所述家装对象立体模型对应的家装对象的样式特征标识、所述家装对象的二维位置，确定为所述目标客房的房间特征。
在本申请的一些实施例中，所述候选客房预先确定的房间特征包括：候选客房中包括的家装对象的样式特征标识，及包括的所述家装对象在所述候选客房中的二维位置。
所述匹配模块520进一步用于：
对于每个候选客房的房间特征，通过以下公式确定所述目标客房和所述候选客房的匹配度：
在本申请的一些实施例中，如图6所示，所述目标客房立体模型获取模块500，进一步包括：
装饰界面展示子模块5001，用于展示目标客房的装饰界面，所述装饰界面包括目标客房的立体模型和候选的家装对象立体模型；
目标客房的立体模型获取子模块5002，用于响应于用户通过所述候选的家装对象立体模型拼装所述目标客房的立体模型的操作，获取所述目标客房的立体模型；
其中，所述候选的家装对象立体模型根据商家客房中的家装对象的样式生成。
在本申请的一些实施例中，如图6所示，所述装置还包括：
目标客房的三维信息获取模块540，用于获取并记录组成所述目标客房的立体模型的各家装对象立体模型位于所述目标客房的立体模型中的三维位置，以及，各所述家装对象立体模型对应的家装对象的样式特征标识。
在本申请的一些实施例中，如图6所示，所述装置还包括：
候选客房确定模块550，用于根据指定客房搜索条件进行商家客房搜索，确定候选客房，其中，所述指定客房搜索条件包括以下任意一项或多项：地理位置、房型、商家名称、星级、价格。
在本申请的一些实施例中，如图6所示，所述装置还包括：
推荐模块560，用于当根据所述匹配度确定没有与所述目标客房匹配的候选客房时，将所述目标客房的立体模型发送给商家，接收所述商家推荐的客房信息并输出。
本申请实施例公开的客房搜索装置，通过获取目标客房的立体模型；根据所述目标客房的立体模型，确定所述目标客房的房间特征，然后，根据所述目标客房的房间特征和候选客房预先确定的房间特征，确定所述目标客房与所述候选客房的匹配度；最后，输出与所述目标客房的匹配度大于或等于预定阈值的候选客房，解决了需要进一步根据酒店或客栈客房影像信息人工搜索选择客房时，搜索效率低下的问题。本申请实施例公开的客房搜索装置通过结合初步筛选条件，进一步通过客房的立体模型获取个性化搜索需求，自动搜索符合用户需求的商家客房，有助于提升客房搜索的效率。
进一步的，通过预先建立家装对象对应的家装对象立体模型和样式特征标识，并确定待搜索的客房的房间特征，使得用户在搜索目标客房的过程中，可以通过平台提供的交互界面装饰自己感兴趣的目标客房的立体模型，并通过将用户自己装饰的感兴趣的目标客房的立体模型提取客房的房间特征，以搜索与用户装修的目标客房匹配的客房，解决了需要进一步根据商家客房影像信息人工搜索选择客房时，搜索效率低下的问题。由于通过客房的立体模型获取个性化搜索需求(即房间特征)中包括样式特征标识，通过对基于通用搜索条件初步筛选得到的候选房间再次基于房间特征进行自动搜索筛选，有助于提升客房搜索的准确性，提高搜索效率。
通过对不同家装对象设置不同的匹配权重，并根据家装对象的位置信息匹配度确定位置匹配权重，然后，结合客房中包括的家装对象的类别和距离信息确定客房的匹配度，既考虑了用户的个性化需求，又考虑了客房搜索的通用需求，可以兼顾客房搜索的鲁棒性和准确性。
另一方面，用户通过自己装饰的客房立体模型进行客房搜索，用户可以直观明了的输入对客房的需求，可以提升客房搜索的准确性，提升用户体验。同时，当根据用户自己装饰的客房立体模型没有搜索到匹配的客方时，通过将所述目标客房的立体模型推荐给指定商家，便于商家搜集用户需求，指导商户进行客房装饰，以提升客房与用户需求的匹配度，改善用户体验。
进一步的，商家还可以在发现与所述客房立体模型匹配的客房之后，如有在其他平台售卖的与所述客房立体模型匹配的客房、有新装修的与所述客房立体模型匹配的客房等情况之后，向所述客房立体模型的装饰用户主动推荐所述匹配的客房，提升客房的入住率。
本申请实施例公开的客房搜索装置，用于实现本申请实施例一和实施例二中所述的客房搜索方法的各步骤，装置的各模块的具体实施方式参见相应步骤，此处不再赘述。
相应的，本申请还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在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如本申请实施例一和实施例二所述的客房搜索方法。所述电子设备可以为pc机、移动终端、个人数字助理、平板电脑等。
本申请还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例一和实施例二所述的客房搜索方法的步骤。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上对本申请提供的一种客房搜索方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
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