[發明專利]一種房源推薦方法

在審

• 申請號: 201810023926.0
• 申請日: 2018-01-10
• 公開（公告）號: CN108256024A
• 公開（公告）日: 2018-07-06
• 發明（設計）人: 楊也康;侯晏龍;蔡白銀
• 申請（專利權）人: 鏈家網（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q50/16
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;李相雨

本發明提供一種房源推薦方法，包括：S1，將客戶端發送的用戶需求信息映射為若干個需求標簽；任一所述需求標簽用于表示所述用戶需求信息中的任一用戶需求；S2，根據任一需求標簽匹配符合所述用戶需求的房源標簽；其中，房源標簽是應用自然語言處理技術從各房源的房源信息中提取的；S3，重復S2直至獲取所有需求標簽對應匹配的房源標簽；S4，應用所有與需求標簽匹配的房源標簽獲取若干個推薦房源，并將所述若干個推薦房源返回所述客戶端。本發明提供的一種房源推薦方法，通過匹配購房需求和應用自然語言處理技術獲取的房源標簽，為用戶提供了與需求匹配度更高的房源，節省了用戶的檢索時間，優化了用戶體驗，推動了房產交易效率的提升。

技術領域

本發明涉及房產交易技術領域，尤其涉及一種房源推薦方法。

背景技術

目前，房產交易在生活中越來越頻繁。據統計，二手房的交易量已經占據了房產交易的半壁江山。隨著互聯網技術的發展，出現了越來越多的基于互聯網的二手房交易平臺。

在二手房交易過程中，很多購房用戶初期沒有明確的購房目標，需要通過交易平臺的推薦獲取適合自己需求的房源，避免海量搜索造成時間的浪費。

而目前主流的二手房交易平臺中的房源推薦系統，主要基于用戶的瀏覽記錄或者帶看過的房源，采用協同過濾等推薦系統常用的算法為用戶提供房源。然而，此類算法只考慮了用戶的歷史記錄，忽略了用戶的主觀需求與房源自身特色之間的匹配，無法準確的捕捉用戶的購房需求，因而推薦房源和用戶需求的匹配度并不高。

發明內容

本發明為解決現有技術中存在的推薦房源和用戶需求的匹配度不高的問題，提供了一種房源推薦方法。

一方面，本發明提出一種房源推薦方法，包括：S1，將客戶端發送的用戶需求信息映射為若干個需求標簽；任一所述需求標簽用于表示所述用戶需求信息中的任一用戶需求；S2，根據任一所述需求標簽匹配符合所述用戶需求的房源標簽；其中，所述房源標簽是應用自然語言處理技術從各房源的房源信息中提取的；S3，重復步驟S2直至獲取所有所述需求標簽對應匹配的房源標簽；S4，應用所有與所述需求標簽匹配的房源標簽獲取若干個推薦房源，并將所述若干個推薦房源返回所述客戶端。

優選地，任一房源對應的所述房源標簽的提取方法包括：應用TF-IDF從所述任一房源的房源信息中提取高頻詞集合，應用LDA從所述任一房源的房源信息中提取關鍵詞集合；提取同時存在于所述高頻詞集合和關鍵詞集合中的各詞匯作為所述任一房源對應的各房源標簽。

優選地，步驟S1中，所述用戶需求信息包括購房目的、居住結構、經濟狀況和意向區域中的至少一種，所述需求標簽包括用戶需求及其需求等級。

優選地，所述房源信息包括客戶端發送的經紀人房評信息和/或用戶反饋信息。

優選地，所述步驟S4還包括：應用用戶歷史記錄信息對所述若干個推薦房源進行篩選；所述用戶歷史記錄信息包括用戶的瀏覽記錄和/或用戶帶看的房源記錄。

優選地，所述步驟S4進一步包括：若所述用戶需求信息中包括所述意向區域，則獲取所述意向區域的經緯度；根據所述經緯度建立房源推薦區域；應用所有與所述需求標簽匹配的房源標簽獲取所述房源推薦區域內的若干個推薦房源，并將所述若干個推薦房源返回所述客戶端。

優選地，所述步驟S4還包括：應用所有與所述需求標簽匹配的房源標簽獲取推薦小區，并將所述推薦小區返回所述客戶端。