[發明專利]一種房產智能推薦方法及系統在審
| 申請號: | 202110493204.3 | 申請日: | 2021-05-07 |
| 公開(公告)號: | CN113205383A | 公開(公告)日: | 2021-08-03 |
| 發明(設計)人: | 趙宇斌;莫穗江;黃國強 | 申請(專利權)人: | 中山市云經紀網絡科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/06 | 分類號: | G06Q30/06;G06F16/9535;G06F16/9538 |
| 代理公司: | 合肥上博知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 34188 | 代理人: | 郭堃 |
| 地址: | 528000 廣東省中山市東區中山三路1*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 房產 智能 推薦 方法 系統 | ||
1.一種房產智能推薦方法,其特征在于:其包括以下步驟:
1)樓盤信息預處理:采集互聯網上樓盤多個維度的樓盤信息,并對樓盤信息進行樓盤特征提取,獲得多個樓盤特征;對每個樓盤特征進行量化和歸一化處理,轉換成計算機可計算的樓盤特性向量,存入樓盤特征向量庫;周期性計算每個樓盤與其余各樓盤之間基于樓盤特征向量的相似度,根據相似度計算結果確定最相似的N個樓盤作為每個樓盤對應的N個相似樓盤,并進行關聯;其中,N為大于0的自然數;
2)推薦模式切換:實時接收用戶訪問請求,根據用戶行為數據及瀏覽記錄判斷用戶是否為新用戶,若是新用戶,則切換至冷啟動推薦模式,若不是新用戶,則切換至個性化推薦模式;
3)執行冷啟動推薦模式:根據業務配置調取相應區域業務目標樓盤的樓盤信息,將業務目標樓盤按照最近主打樓盤靠前的規則進行首屏排序和展示;根據用戶的篩查指令調取相關樓盤的樓盤信息進行排序更新和展示;期間,采集用戶行為數據及瀏覽記錄進行儲存;
4)執行個性化推薦模式:從儲存的用戶行為數據及瀏覽記錄中提取瀏覽過的M個樓盤存入意向樓盤列表,并賦予M個樓盤不同權重值;調取意向樓盤列表中每個樓盤相關聯的N個相似樓盤存入包含M×N個相似樓盤的相似樓盤列表;基于相似樓盤列表中M×N個相似樓盤的樓盤信息,按照權重值大小進行首屏排序和展示;其中,M為大于0的自然數;期間,采集用戶行為數據及瀏覽記錄進行去重更新和儲存。
2.根據權利要求1所述的房產智能推薦方法,其特征在于:步驟1)中樓盤信息至少包括樓盤基礎信息、小區配套信息和周邊配套信息這三個維度信息中的兩個以上。
3.根據權利要求2所述的房產智能推薦方法,其特征在于:所述樓盤基礎信息包括樓盤ID,以及樓盤的地段、參考均價、占地面積、總建筑面積、總戶數、開盤與交樓時間、開發商等級和物業管理信息中的一種以上。
4.根據權利要求2所述的房產智能推薦方法,其特征在于:所述小區配套信息包括樓盤的綠化率、容積率、車位配比、車位數、房屋層數、朝向等級、戶型結構和電梯配置信息中的一種以上。
5.根據權利要求2所述的房產智能推薦方法,其特征在于:所述周邊配套信息包括樓盤周邊的教育、交通、醫療、生活、娛樂和商業信息中的一種以上。
6.根據權利要求1所述的房產智能推薦方法,其特征在于:步驟1)是在離線環境下對每個樓盤特征進行量化和歸一化處理,轉換成計算機可計算的樓盤特性向量。
7.根據權利要求1所述的房產智能推薦方法,其特征在于:步驟1)是周期性在離線環境下采用歐氏距離計算公式計算每個樓盤與其余各樓盤之間基于樓盤特征向量的相似度,根據相似度計算結果確定最相似的N個樓盤作為每個樓盤對應的N個相似樓盤,并進行關聯。
8.根據權利要求1所述的房產智能推薦方法,其特征在于:步驟2)中用戶行為數據包括應用行為數據、搜索行為數據以及收藏行為數據,瀏覽記錄包括所瀏覽樓盤的樓盤ID、feed流瀏覽時長和瀏覽次數。
9.一種房產智能推薦系統,其特征在于:該系統包括樓盤信息預處理模塊、推薦模式切換模塊、冷啟動推薦模式執行模塊、個性化推薦模式執行模塊和數據儲存模塊,樓盤信息預處理模塊包括信息采集模塊、特征提取模塊、向量化模塊和相似度計算模塊;其中,
信息采集模塊,用于采集互聯網上樓盤多個維度的樓盤信息;
特征提取模塊,用于對樓盤信息進行樓盤特征提取;
向量化模塊,用于對每個樓盤特征進行量化和歸一化,轉換成計算機可計算的樓盤特性向量;
相似度計算模塊,用于周期性計算每個樓盤與其余各樓盤之間基于樓盤特征向量的相似度,根據相似度計算結果確定最相似的N個樓盤作為每個樓盤對應的N個相似樓盤,并進行關聯;其中,N為大于0的自然數;
推薦模式切換模塊,用于實時接收用戶訪問請求,根據用戶行為數據及瀏覽記錄判斷用戶是否為新用戶,并根據判斷結果切換至冷啟動推薦模式或者個性化推薦模式;
冷啟動推薦模式執行模塊,用于根據業務配置調取相應區域業務目標樓盤的樓盤信息,將業務目標樓盤按照最近主打樓盤靠前的規則進行首屏排序和展示,并根據用戶的篩查指令調取相關樓盤的樓盤信息進行排序更新和展示;
個性化推薦模式執行模塊,用于從儲存的用戶行為數據及瀏覽記錄中提取瀏覽過的M個樓盤存入意向樓盤列表,并賦予M個樓盤不同權重值,調取意向樓盤列表中每個樓盤相關聯的N個相似樓盤存入包含M×N個相似樓盤的相似樓盤列表,基于相似樓盤列表中M×N個相似樓盤的樓盤信息,按照權重值大小進行首屏排序和展示;其中,M為大于0的自然數;
數據儲存模塊,用于儲存樓盤信息、樓盤特征、樓盤特性向量、相似度計算結果、用戶行為數據及瀏覽記錄。
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