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[發(fā)明專利]一種戶型智能推薦方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202111588085.6 申請日: 2021-12-23
公開(公告)號: CN114329704A 公開(公告)日: 2022-04-12
發(fā)明(設(shè)計)人: 李雨龍 申請(專利權(quán))人: 貝殼找房網(wǎng)(北京)信息技術(shù)有限公司
主分類號: G06F30/13 分類號: G06F30/13;G06F30/27;G06K9/62;G06F3/04815;G06F3/0482;G06F3/04845;G06F3/04847;G06F3/04842;G06F3/0486;G06N20/00;G06F16/9535
代理公司: 北京市尚公律師事務(wù)所 11746 代理人: 回旋;賀小明
地址: 101500 北京市密云區(qū)經(jīng)濟開發(fā)區(qū)興盛南路*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 戶型 智能 推薦 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種戶型智能推薦方法,其特征在于,包括:

接收步驟,接收用戶輸入的當(dāng)前戶型;

獲取步驟,基于所述當(dāng)前戶型獲取與所述當(dāng)前戶型相似的第一備選戶型;以及

生成步驟,基于所述第一備選戶型生成第一推薦戶型列表。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:提取所述當(dāng)前戶型的布局特征,

基于所述當(dāng)前戶型獲取與所述當(dāng)前戶型相似的第一備選戶型包括:通過將所述當(dāng)前戶型的布局特征與戶型庫中的戶型的布局特征比較,查找與所述當(dāng)前戶型相似的戶型作為第一備選戶型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述當(dāng)前戶型為用戶利用預(yù)設(shè)的戶型編輯工具而編輯得到,所述預(yù)設(shè)的戶型編輯工具具有用戶操作界面,所述用戶操作界面包括繪圖區(qū)和元素區(qū),其中,用戶通過利用所述元素區(qū)中的戶型元素在所述繪圖區(qū)中進(jìn)行繪制來實現(xiàn)對戶型的編輯,所述戶型元素包括不同類型的房間。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:

響應(yīng)于檢測到對所述當(dāng)前戶型進(jìn)行的修改,對修改后的所述當(dāng)前戶型再次執(zhí)行所述獲取步驟和所述生成步驟。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,對所述當(dāng)前戶型進(jìn)行的修改包括以下中的一種或多種:戶型元素的增加、減少、移動、旋轉(zhuǎn)、縮放。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述戶型庫包括多個戶型類簇,每個戶型類簇具有中心特征向量;

通過將所述當(dāng)前戶型的布局特征與戶型庫中的戶型的布局特征的比較,查找與所述當(dāng)前戶型相似的戶型作為第一備選戶型包括:

分別將戶型庫中的戶型和當(dāng)前戶型的布局特征向量化,得到戶型庫中每個戶型的特征向量以及當(dāng)前戶型特征向量;

計算所述當(dāng)前戶型特征向量與每個戶型類簇的中心特征向量之間的距離,得到類簇距離;

提取所述類簇距離小于第一閾值的戶型類簇,作為相似戶型類簇;以及

將所述相似戶型類簇下的戶型作為第一備選戶型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,基于所述第一備選戶型生成第一推薦戶型列表包括:

獲取所述用戶的用戶畫像,并將所述用戶畫像向量化,得到用戶畫像特征向量;

分別計算所述第一備選戶型中的每個戶型的特征向量與所述當(dāng)前戶型特征向量以及與用戶畫像特征向量之間的距離,得到戶型相似距離和用戶畫像距離;

分別為戶型相似距離和用戶畫像距離設(shè)置權(quán)值,并計算二者的加權(quán)值,得到總相似距離;以及

提取所述總相似距離小于第二閾值的戶型,作為第一推薦戶型列表。

8.一種計算機設(shè)備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項所述方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計算機程序,其特征在于,該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機程序產(chǎn)品,包括計算機指令,其特征在于,該計算機指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項所述方法的步驟。

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