CN107256512A - 一种购房个性化推荐方法及*** - Google Patents

一种购房个性化推荐方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种购房个性化推荐方法及***，通过接收来自用户的WEB页面访问请求，判断访问的WEB页面类型，根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息。本发明结合协同过滤、基于内容推荐和关联推荐三种算法的优点组合成新的推荐方法，并引入聚类分析技术，解决了推荐模式单一、推荐方式适应性不强，准确性和实时性难以兼顾的问题。

Description

一种购房个性化推荐方法及***
技术领域
本发明涉及个性化推荐领域，尤其涉及一种购房个性化推荐方法及***。
背景技术
近年来全国各大二手房市场交易火热，据中国新闻网2013年3月19日发布新闻称10个工作日中仅石家庄市内二手房过户就有3128套。受限于地域或人员交际，买家找不到合适的卖家，卖家也找不到合适买家的情况时有出现。由于能够对比的房源较少，很多买家难以判断市场交易行情，找不到合适房源。
二手房内容推荐***充当房源介绍人的角色，突破地域人员局限，将房产信息一一呈现，为用户提供房源检索功能，利于房产消费者了解房价市场行情信息。***通过浏览者的房源浏览情况及其房源收藏情况，挖掘消费者最可能喜欢的房源，并向其推荐。为消费者分担找房烦恼，提高二手房交易的成功率。现有技术中，较多的科研机构和研究人员投入该技术研究中，但是大多推荐***还是存在如下一些问题：
(1)通过牺牲太多推荐的准确性来保证实时性；
(2)推荐模式单一，没有迎合***复杂性根据不同场合采用不同推荐方式。
发明内容
本发明提供一种购房个性化推荐方法及***，解决现有技术中推荐模式单一、推荐方式适应性不强，准确性和实时性难以兼顾的技术问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种购房个性化推荐方法，包括：
接收来自用户的WEB页面访问请求，判断访问的WEB页面类型；
根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息。
前述的购房个性化推荐方法，所述WEB页面类型包括首页、详情页和会员主页。
前述的购房个性化推荐方法，用户类型包括会员或游客。
前述的购房个性化推荐方法，根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息的步骤，包括：
当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为游客时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项和/或收藏表项，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为会员时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为游客时，根据用户浏览的当前房源信息及最近浏览房源信息，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为会员时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为会员主页时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息。
前述的购房个性化推荐方法，所述协同过滤推荐算法为基于聚类用户的协同过滤推荐算法。
一种购房个性化推荐***，包括：
接收模块，用于接收来自用户的WEB页面访问请求，判断访问的WEB页面类型，其中，所述WEB页面类型包括首页、详情页和会员主页；
推荐处理模块，用于根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息，所述用户类型包括会员或游客。
前述的购房个性化推荐***，所述推荐处理模块，包括：
第一处理单元，用于当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为游客时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项和/或收藏表项，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
第二处理单元，用于当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为会员时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
第三处理单元，用于当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为游客时，根据用户浏览的当前房源信息及最近浏览房源信息，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；
第四处理单元，用于当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为会员时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；
第五处理单元，用于当所述WEB页面类型为会员主页时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息。
本发明的技术效果为：通过接收来自用户的WEB页面访问请求，判断访问的WEB页面类型，根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息。本发明结合协同过滤、基于内容推荐和关联推荐三种算法的优点组合成新的推荐方法，并引入聚类分析技术，解决了推荐模式单一、推荐方式适应性不强，准确性和实时性难以兼顾的问题。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种购房个性化推荐方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种购房个性化推荐***的示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例提供了一种购房个性化推荐方法，如图1所示，包括：
步骤101、接收来自用户的WEB页面访问请求，判断访问的WEB页面类型；
其中，所述WEB页面类型包括首页、详情页和会员主页。用户类型包括会员或游客。
步骤102、根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息。
其中，推荐算法包括以下几种：
基于内容的推荐(Content-based Recommendation)算法，是一种建立在项目内容信息的一种推荐。可以根据内容的属性向用户做出推荐，例如用户浏览过宁波市鄞州区的房源，那么***就可以向该客户推荐宁波市的房源。
协同过滤推荐(Collaborative Filtering)这种推荐根据客户与其他客户的相关性进行推荐，协同过滤基于这样的假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户兴趣爱好相同的其他用户。相当于在日常生活中我们也会参照好友的选择进行购物。在发明实施例中的实现过程如下：
(1)创建用户—房源评分矩阵，如果用户数为m房源数为n则创建m×n的用户—房源矩阵(U—H)，矩阵中的值为兴趣情况，兴趣情况表示用户对房源的兴趣度，例如：用户每一次浏览房源，***获取房源ID并将用户ID以及房源ID加入浏览表，用户以可以通过统计计算浏览表的中数据获得用户的浏览次数，同时通过收藏表获得用户的收藏情况。统计每个用户对每件商品的浏览次数，浏览一次+2分，两次+4分，3次+6分，依此类推。如果用户收藏了某房源则算5分，如果用户有寻房标签，查找所有满足该寻房标签的房源，用户这些房源的评分+1。
(2)计算用户的相似度，采用欧氏距离公式计算用户之间的距离，用户之间的距离大于或等于0，数值越小表示用户之间的相似度越大。计算得到用户—用户(U-U)相似如矩阵。
(3)产生用户聚类，聚类算法将数据分为不同的数据簇，使存在于同一个簇中的数据/实例具有大的相似性，簇间的数据相似性则较小[12]。用户分类也如此，将用户分为不同的用户类，是同一个类中的用户对房源的兴趣度相似，类间的用户对房源的兴趣相似度较小。采用K-means算法对用户进行分类。
(4)计算每个簇对不同房源的评分。
(5)产生推荐。用户登录并浏览某一房源时，查询浏览表和用户收藏夹得出用户对房源的评价，用欧式距离公式分别计算当前用户与其他簇的距离，选择距离最近的簇的评分topN房源推荐给当前用户。
基于关联规则的推荐(Association Rule-based Recommendation)是以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体作为推荐对象。管理规则就是用户在购买或浏览某一个内容(商品)时大多倾向于同时购买或浏览另外一个内容(商品)。在发明实施例中的实现过程如下：
(1)产生频繁集，本发明实施例中采用Apriori算法。
(2)计算产生大于频繁集的强关联规则并存入数据库。
(3)产生推荐。例如：当未登录用户(会员或游客，如果未登录均为游客身份)浏览房源页面的时候，记录房源ID，在关联基础表中查找与之有强关联关系的房源，向用户推荐置信度最高的TopN，查找浏览表如果用户IP还有一些浏览记录，选取距离当前时间较近的记录，入库查找与之强关联的数据将TopN推荐给用户。
其中，步骤102具体可以包括：
当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为游客时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项和/或收藏表项，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为会员时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为游客时，根据用户浏览的当前房源信息及最近浏览房源信息，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为会员时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为会员主页时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息。
上述实施例中的协同过滤推荐算法为基于聚类用户的协同过滤推荐算法(例如K-means算法)。基于对用户聚类的协同过滤算法。一个聚类生成一个虚拟用户，虚拟用户对一个商品的评分代表改聚类中的所有用户对该项目的评分，查找一个用户的相邻用户就是在虚拟用户空间中查找一个最近邻居。用户搜索空间变小，查询效率随着提升。
本发明实施例公开了一种购房个性化推荐方法，通过接收来自用户的WEB页面访问请求，判断访问的WEB页面类型，根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息。本发明结合协同过滤、基于内容推荐和关联推荐三种算法的优点组合成新的推荐方法，并引入聚类分析技术，解决了推荐模式单一、推荐方式适应性不强，准确性和实时性难以兼顾的问题。
如图2所示，一种购房个性化推荐***，包括：
接收模块210，用于接收来自用户的WEB页面访问请求，判断访问的WEB页面类型，其中，所述WEB页面类型包括首页、详情页和会员主页；
推荐处理模块220，用于根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息，所述用户类型包括会员或游客。
其中，所述推荐处理模块220，包括：
第一处理单元221，用于当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为游客时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项和/或收藏表项，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
第二处理单元222，用于当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为会员时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
第三处理单元223，用于当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为游客时，根据用户浏览的当前房源信息及最近浏览房源信息，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；
第四处理单元224，用于当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为会员时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；
第五处理单元225，用于当所述WEB页面类型为会员主页时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息。
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本发明可借助软件加必需的硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来实施，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者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)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明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发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，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发明的限制。

Claims (7)

1.一种购房个性化推荐方法，其特征在于，包括：
接收来自用户的WEB页面访问请求，判断访问的WEB页面类型；
根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息。
2.根据权利要求1所述的购房个性化推荐方法，其特征在于，所述WEB页面类型包括首页、详情页和会员主页。
3.根据权利要求2所述的购房个性化推荐方法，其特征在于，用户类型包括会员或游客。
4.根据权利要求3所述的购房个性化推荐方法，其特征在于，根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息的步骤，包括：
当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为游客时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项和/或收藏表项，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为会员时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为游客时，根据用户浏览的当前房源信息及最近浏览房源信息，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为会员时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；
当所述WEB页面类型为会员主页时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息。
5.根据权利要求4所述的购房个性化推荐方法，其特征在于，所述协同过滤推荐算法为基于聚类用户的协同过滤推荐算法。
6.一种购房个性化推荐***，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收来自用户的WEB页面访问请求，判断访问的WEB页面类型，其中，所述WEB页面类型包括首页、详情页和会员主页；
推荐处理模块，用于根据所述WEB页面类型、用户类型、浏览情况、收藏情况及标签类别，选择推荐算法，向用户推荐房源信息，所述用户类型包括会员或游客。
7.根据权利要求6所述的购房个性化推荐***，其特征在于，所述推荐处理模块，包括：
第一处理单元，用于当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为游客时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项和/或收藏表项，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
第二处理单元，用于当所述WEB页面类型为首页，且所述用户类型为会员时，判断是否存在用户的浏览记录，当存在所述用户的浏览记录时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息；当不存在所述用户的浏览记录时，根据房源的访问数量排名，向用户推荐房源信息；
第三处理单元，用于当所述WEB页面类型为详情页，且所述用户类型为游客时，根据用户浏览的当前房源信息及最近浏览房源信息，采用关联推荐算法，向用户推荐房源信息；
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第五处理单元，用于当所述WEB页面类型为会员主页时，根据浏览表项、收藏表项和用户标签中的一个或多个，采用协同过滤推荐算法及内容推荐算法，向用户推荐房源信息。
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