CN108647998A - 基于php的房产信息发布管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供基于PHP的房产信息发布管理方法，包括步骤获取用户发布的文本数据及用户的搜索数据，获取用户签到数据，所述用户签到数据包括用户ID、签到位置以及签到日期；根据用户签到数据、用户发布的文本数据及用户的搜索数据，返回对应的房产信息。本发明的有益效果在于根据用户的喜好或兴趣进行房产信息的推荐，推荐的结果是个性化的，这更有利于提高房产信息的浏览率，并且能够更加容易让用户接受房产信息，另外，基于用户的位置信息的推荐能够进一步优化个性化房产信息的推荐，本发明获取用户签到数据，实现个性化的房产信息发布，还可以明显提高推荐的精确度。
Description
技术领域
本发明涉及信息发布管理领域，具体涉及基于PHP的房产信息发布管理方法。
背景技术
二十一世纪是信息时代，网络技术逐渐渗入社会生活的各个层面，正影响着人们生活的各个方面，向传统发出了挑战，正改变传统的生产生活方式。房地产行业管理方式也面临着变革，用计算机在Internet上进行房地产的销售管理是一个很新颖的方向。采用B/S模式来实现基于INTERNET的房地产信息管理***，服务器端采用Mysql5.0数据库***和Apache服务器，Windows2000 或Linux操作***，PHP开发语言；用户端采用浏览器来完成楼盘信息的查看和管理。该管理***在功能上可以实现在线楼盘查询、修改和统计查询、用户管理等。用户可以网上注册，可以在线投诉、可以查看楼盘信息。改变了传统销售和管理方式，方便了商家管理和宣传，提高了效率。具有很高的实际意义，并且也取得了很好的效果。
目前很多房产信息作为广告的形式随机投放，即每次用户来了，随机选择一个房产信息投放给他，投放效率很低。同时，房产信息投放的随意性也让用户反感。面对这种情况，移动互联网房产信息的个性化精准投放受到了研究者的广泛关注。
例如，Facebook利用海量的用户数据和社交网络关系建立的广告投放***，可以深入挖掘用户兴趣，通过朋友的推荐，帮助用户找到相关性更高和更准确的广告信息，广告其中就包括了房产信息。除此之外，学术界和工业界在个性化精准投放方面上也取得了一些研究成果，例如：在考虑内容定向和地理位置的基础上，采用贝叶斯技术进行移动房产信息的高效、精准投放；通过对日志数据的统计分析，使用Hadoop平台挖掘房产信息特征与房产信息间的联系，进而改善房产信息的投放效果；研究表明，用户更喜欢来自朋友的推荐而不是被***“算出来的推荐”，社会影响力被认为比历史行为的相似性更加重要，通过社会关系的分析，可以大幅度提高推荐的精确度；根据用户的喜好进行房产信息的推荐更有利于提高房产信息的浏览率，并且能够更加容易让用户接受房产信息；随着移动互联网的飞速发展以及GPS及其他手机定位技术的发展和普及，基于位置的服务成为一个受到学术界和工业界广泛关注的问题，基于位置信息的推荐可能会成为个性化房产信息推荐的一个研究热点，而用户行为的时空统计特性可以明显提高推荐的精确度。由此可见，针对移动互联网房产信息发展的现状，我们需要设计一种高效的房产信息推荐方法，从而实现移动互联网房产信息的个性化精准投放。
发明内容
本发明的目的是提供一种实现个性化发布的基于PHP的房产信息发布管理方法。
基于PHP的房产信息发布管理方法，包括步骤：获取用户发布的文本数据及用户的搜索数据，获取用户签到数据，所述用户签到数据包括用户ID、签到位置以及签到日期；根据用户签到数据、用户发布的文本数据及用户的搜索数据，返回对应的房产信息。
本发明根据用户的喜好或兴趣进行房产信息的推荐，推荐的结果是个性化的，这更有利于提高房产信息的浏览率，并且能够更加容易让用户接受房产信息，用户的喜好或兴趣来源于用户发布过的文本数据及用户搜索过的字段信息。另外，随着移动互联网的飞速发展，用户在APP***或网页上注册ID的行为越来越普遍，再加上GPS及其他手机定位技术的发展和普及，基于用户的位置信息的推荐能够进一步优化个性化房产信息的推荐，本发明获取用户签到数据，签到数据中的用户ID、签到位置与签到日期一起反映出用户在某个时空下的行为特性，实现个性化的房产信息发布，还可以明显提高推荐的精确度。
进一步地，根据用户签到数据、用户发布的文本数据及用户的搜索数据，返回对应的房产信息包括步骤：预先建立特征词库，特征词库包括描述房产信息的多个特征类，特征类包括描述所述特征类的若干个不重复的特征词，一个特征类对应一个房产信息集合；提取用户发布的文本数据及用户的搜索数据中的特征词，根据特征词确定所属的特征类，根据所属的特征类确定一个或多个房产信息集合；根据用户签到位置及签到日期，删除所述一个或多个房产信息集合中房产不在签到位置与房产信息在签到日期之前失效的房产信息，将筛选后的房产信息集合拆分成房产信息并推送给用户。本发明预先建立关于房产的特征词库，特征词库中包括特征类，特征类中包括特征词，例如，特征词库中包括“学区房”这一特征类，则“学区房”特征类中包括的特征词可以有“学区房”、“教育资源”、“中小学”、“海淀区”等。提取用户发布的文本数据及用户的搜索数据中的特征词，将提取的特征词与所属的特征一一对应，再根据特征类确定一个或多个房产信息集合。最后再利用用户在某个时空下的行为特性提高房产信息推荐的精确度，具体地，在一个或多个房产信息集合的基础上，删除房产不在签到位置与房产信息在签到日期之前失效的房产信息，将筛选后的房产信息集合拆分成一条条的房产信息并推送给用户。
进一步地，所述房产信息包括发布所述房产信息的发布人标识，若一用户ID与所述发布人标识相匹配，则该用户ID对房产信息有修改权限。房产信息能够接受修改，但是并不是任何人都有权限对其进行修改，只有与房产信息上的发布人标识相匹配的用户ID才具有修改的权限。
进一步地，所述房产信息接收评价信息，所述评价信息传送给发布人标识对应的用户ID。房产信息发送给用户后，用户可以对房产信息做出评价，例如感兴趣与不感兴趣的评价。
进一步地，还包括步骤：获取用户ID及与所述用户ID关联的其它用户ID；将所有房产信息的发布人标识对应的用户ID和用户ID关联的其它用户ID进行匹配，若匹配一致，则将相应的房产信息内容发送给匹配一致的用户。研究表明，用户更喜欢来自朋友的推荐而不是被***“算出来的推荐”，社会影响力被认为比历史行为的相似性更加重要，通过社会关系的分析，可以大幅度提高推荐的精确度。基于上述研究，本发明提供给用户ID之间互相关联的功能，则在用户之间建立起社会关系。如此，用户就只接收到有ID关联的房产信息发布人发来的信息，避免用户被繁冗的信息所打扰，而且心里能够更加容易接受这些房产信息。对于房产信息发布人来说，定向地推荐房产信息，也提高了推荐的精确度。
进一步地，根据匹配一致的用户之间的亲密程度来决定房产信息是否包含附属信息；判断亲密程度的方法包括用户ID间联系记录中通讯的频密程度，通讯发生的时间，通讯的长短；所述亲密程度包括“不亲密”与“亲密”；所述亲密程度为“不亲密”时，附属信息包括房产信息发布人的联系方式；当所述亲密程度为“亲密”时，附属信息包括访问具有支付类、转账类功能的第三方应用的请求、访问具有支付类、转账类功能的网络服务器的请求、访问具有家庭隐私或者个人隐私的请求。用户ID之间可以进行通讯，根据联系记录的亲密程度决定房产信息是否包含附属信息，如果不亲密，则在房产信息中加入房产信息发布人的联系方式，引导接收到房产信息的用户进一步联系；如果亲密，则房产信息可以进一步请求用户接受更加隐私的访问权限。
本发明的有益效果在于根据用户的喜好或兴趣进行房产信息的推荐，推荐的结果是个性化的，这更有利于提高房产信息的浏览率，并且能够更加容易让用户接受房产信息，另外，基于用户的位置信息的推荐能够进一步优化个性化房产信息的推荐，本发明获取用户签到数据，实现个性化的房产信息发布，还可以明显提高推荐的精确度。
附图说明
图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行进一步说明。
基于PHP的房产信息发布管理方法，如图1所示，包括步骤：获取用户发布的文本数据及用户的搜索数据，获取用户签到数据，所述用户签到数据包括用户ID、签到位置以及签到日期；根据用户签到数据、用户发布的文本数据及用户的搜索数据，返回对应的房产信息。
本发明根据用户的喜好或兴趣进行房产信息的推荐，推荐的结果是个性化的，这更有利于提高房产信息的浏览率，并且能够更加容易让用户接受房产信息，用户的喜好或兴趣来源于用户发布过的文本数据及用户搜索过的字段信息。另外，随着移动互联网的飞速发展，用户在APP***或网页上注册ID的行为越来越普遍，再加上GPS及其他手机定位技术的发展和普及，基于用户的位置信息的推荐能够进一步优化个性化房产信息的推荐，本发明获取用户签到数据，签到数据中的用户ID、签到位置与签到日期一起反映出用户在某个时空下的行为特性，实现个性化的房产信息发布，还可以明显提高推荐的精确度。
具体地，根据用户签到数据、用户发布的文本数据及用户的搜索数据，返回对应的房产信息包括步骤：预先建立特征词库，特征词库包括描述房产信息的多个特征类，特征类包括描述所述特征类的若干个不重复的特征词，一个特征类对应一个房产信息集合；提取用户发布的文本数据及用户的搜索数据中的特征词，根据特征词确定所属的特征类，根据所属的特征类确定一个或多个房产信息集合；根据用户签到位置及签到日期，删除所述一个或多个房产信息集合中房产不在签到位置与房产信息在签到日期之前失效的房产信息，将筛选后的房产信息集合拆分成房产信息并推送给用户。本发明预先建立关于房产的特征词库，特征词库中包括特征类，特征类中包括特征词，例如，特征词库中包括“学区房”这一特征类，则“学区房”特征类中包括的特征词可以有“学区房”、“教育资源”、“中小学”、“海淀区”等。提取用户发布的文本数据及用户的搜索数据中的特征词，将提取的特征词与所属的特征一一对应，再根据特征类确定一个或多个房产信息集合。最后再利用用户在某个时空下的行为特性提高房产信息推荐的精确度，具体地，在一个或多个房产信息集合的基础上，删除房产不在签到位置与房产信息在签到日期之前失效的房产信息，将筛选后的房产信息集合拆分成一条条的房产信息并推送给用户。
还包括，所述房产信息包括发布所述房产信息的发布人标识，若一用户ID与所述发布人标识相匹配，则该用户ID对房产信息有修改权限。房产信息受房屋价格影响可能每天都需要更新的，所以使房产信息能够接受修改。但是并不是任何人都有权限对其进行修改，只有与房产信息上的发布人标识相匹配的用户ID才具有修改的权限。所述房产信息接收评价信息，所述评价信息传送给发布人标识对应的用户ID。房产信息发送给用户后，用户可以对房产信息做出评价，例如感兴趣与不感兴趣的评价。对应的用户ID接收到评价信息后，房产信息发布人就可以对房产信息进行进一步的修改。
本发明还获取用户ID及与所述用户ID关联的其它用户ID；将所有房产信息的发布人标识对应的用户ID和用户ID关联的其它用户ID进行匹配，若匹配一致，则将相应的房产信息内容发送给匹配一致的用户。研究表明，用户更喜欢来自朋友的推荐而不是被***“算出来的推荐”，社会影响力被认为比历史行为的相似性更加重要，通过社会关系的分析，可以大幅度提高推荐的精确度。基于上述研究，本发明提供给用户ID之间互相关联的功能，则在用户之间建立起社会关系。如此，用户就只接收到有ID关联的房产信息发布人发来的信息，避免用户被繁冗的信息所打扰，而且心里能够更加容易接受这些房产信息。对于房产信息发布人来说，定向地推荐房产信息，也提高了推荐的精确度。根据匹配一致的用户之间的亲密程度来决定房产信息是否包含附属信息；判断亲密程度的方法包括用户ID间联系记录中通讯的频密程度，通讯发生的时间，通讯的长短；所述亲密程度包括“不亲密”与“亲密”；所述亲密程度为“不亲密”时，附属信息包括房产信息发布人的联系方式；当所述亲密程度为“亲密”时，附属信息包括访问具有支付类、转账类功能的第三方应用的请求、访问具有支付类、转账类功能的网络服务器的请求、具有家庭隐私或者个人隐私的访问请求。用户ID之间可以进行通讯，根据联系记录的亲密程度决定房产信息是否包含附属信息，如果不亲密，则在房产信息中加入房产信息发布人的联系方式，引导接收到房产信息的用户进一步联系；如果亲密，则房产信息可以进一步请求用户接受更加隐私的访问权限。
本发明根据用户的喜好或兴趣进行房产信息的推荐，推荐的结果是个性化的，这更有利于提高房产信息的浏览率，并且能够更加容易让用户接受房产信息，另外，基于用户的位置信息的推荐能够进一步优化个性化房产信息的推荐，本发明获取用户签到数据，实现个性化的房产信息发布，还可以明显提高推荐的精确度。
Claims (6)
1.基于PHP的房产信息发布管理方法，其特征在于，包括步骤：
获取用户发布的文本数据及用户的搜索数据，获取用户签到数据，所述用户签到数据包括用户ID、签到位置以及签到日期；
根据用户签到数据、用户发布的文本数据及用户的搜索数据，返回对应的房产信息。
2.根据权利要求1所述的基于PHP的房产信息发布管理方法，其特征在于，根据用户签到数据、用户发布的文本数据及用户的搜索数据，返回对应的房产信息包括步骤：
预先建立特征词库，特征词库包括描述房产信息的多个特征类，特征类包括描述所述特征类的若干个不重复的特征词，一个特征类对应一个房产信息集合；
提取用户发布的文本数据及用户的搜索数据中的特征词，根据特征词确定所属的特征类，根据所属的特征类确定一个或多个房产信息集合；
根据用户签到位置及签到日期，删除所述一个或多个房产信息集合中房产不在签到位置与房产信息在签到日期之前失效的房产信息，将筛选后的房产信息集合拆分成房产信息并推送给用户。
3.根据权利要求2所述的基于PHP的房产信息发布管理方法，其特征在于，所述房产信息包括发布所述房产信息的发布人标识，若一用户ID与所述发布人标识相匹配，则该用户ID对房产信息有修改权限。
4.根据权利要求3所述的基于PHP的房产信息发布管理方法，其特征在于，所述房产信息接收评价信息，所述评价信息传送给发布人标识对应的用户ID。
5.根据权利要求4所述的基于PHP的房产信息发布管理方法，其特征在于，还包括步骤：获取用户ID及与所述用户ID关联的其它用户ID；
将所有房产信息的发布人标识对应的用户ID和用户ID关联的其它用户ID进行匹配，若匹配一致，则将相应的房产信息内容发送给匹配一致的用户。
6.根据权利要求6所述的基于PHP的房产信息发布管理方法，其特征在于，根据匹配一致的用户之间的亲密程度来决定房产信息是否包含附属信息；
判断亲密程度的方法包括用户ID间联系记录中通讯的频密程度，通讯发生的时间，通讯的长短；
所述亲密程度包括“不亲密”与“亲密”；
所述亲密程度为“不亲密”时，附属信息包括房产信息发布人的联系方式；
当所述亲密程度为“亲密”时，附属信息包括访问具有支付类、转账类功能的第三方应用的请求、访问具有支付类、转账类功能的网络服务器的请求、访问具有家庭隐私或者个人隐私的请求。
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