酒店管理系统分为前台和后台两个部分，其中后台供管理员管理系统之用，包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块，具体的功能模块如下。 客房类型设置模块：该模块用来管理酒店的所有客房类型，包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块：该模块用来管理酒店的所有客房信息，包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块：该模块用来管理酒店的操作员信息，包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用，包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块：该模块用来登记客户的入住信息，其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块：该模块用来处理客户的退房信息，只需要知道客户所住的房间号码，就能进行退房结账。 预定模块：该模块用来处理客户的预定信息，除了可以新增预定信息外，还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块：该模块用来管理客户的登记信息，包括新增客户信息、编译已有客户

星级酒店必用的前台系统是opera，近年来银行系统实现了直接与opera系统的对接，这个就是前台银行刷卡到opera结算的操作说明，星级酒店内部培训资料，分享给酒店餐饮行业的朋友。

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酒店系统java源码 Sentiment-Analysis 本项目主要内容说明 本项目是基于java实现的本科毕设。首先从亚马逊中文网站爬取了关于“手机”的评论，然后对其进行情感分类。使用用户标记的星级作为情感类别，将这些评论分为了3类（与星级对应关系为1-{1,2},2-{3},3-{4,5}）和5类（与星级一一对应）。预处理包括字符处理（包括全角转半角、过滤无关符号，主要为了避免特征稀疏）以及发现新词、分词、删除停用词，使用的主要分类方法是朴素贝叶斯，特征选择方法包括信息增益（Information Gain，IG）和文档频率（Document Frequency，DF）以及它们的结合。 分类效果：对亚马逊评论三分类F1值效果为 79.72%, 五分类效果为 63.63%。为了进一步检验，使用本文分类器对tanh松波酒店评论进行二分类，使用信息增益筛选特征，最好情况下， precision、 recall、 F1 值分别达到了 85.89%、 82.33%、 84.07%. 本项目又进一步增加了卡方统计和互信息的特征选择方法，并进行了对比分析。以此为基础，在《计算机应用》发表了。并

智慧酒店客房信息管理生态系统是对最近智能家居，智慧客房的介绍。