【技术实现步骤摘要】
房源推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据分析与处理领域，尤其涉及一种房源推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着互联网的进步，人们在需要购买房子或者租赁房子时，越来越倾向于在网上进行查找房源，从而缩短查找房源的时间，提高查找房源的效率。但目前市面上的房产信息平台在推送房源时，都是将用户偏好占比例最大的偏好房源集中在列表前排进行推送，而对于用户偏好占比例相对低的偏好房源则是在在推送完用户偏好占比例最大的偏好房源之后的列表中，而实际经验表明用户浏览列表通常集中在列表前排，越往后用户的浏览欲望越低，呈现给用户的推荐结果如果在列表前排重合度过高，则系统识别到的用户特征偏好也会逐渐单一。进一步的推荐系统会误认为用户偏好非常集中，从而使推荐结果更加单一。两者相互作用，恶性循环，最终导致推荐结果失去多样性，并且没有跟进用户的实际偏好进行推送，推送房源的准确性不高。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种房源推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有推送方法，会导致推荐结果失去多样性，并且没有跟进用户的实际偏好进行推送，推...
【技术保护点】
1.一种房源推送方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：提取用户填写资料记录，并根据所述用户填写资料记录获取用户选择的各个一级房源特征标签及对应的比重；根据所述一级房源特征标签对应的比重将一级房源特征标签排列在用户房源推送决策树模型中的做树杈分布；获取用户浏览记录，提取所述浏览记录对应的二级房源特征标签，并获取所述二级房源特征标签对应的标签分值；根据所述一级房源特征标签对应的比重、二级房源特征标签及对应的标签分值选取进行推送的房源，根据选取的房源以及对应的标签分值生成用户房源推荐列表，并根据所述用户房源推荐列表向用户推送房源。
【技术特征摘要】
1.一种房源推送方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：提取用户填写资料记录，并根据所述用户填写资料记录获取用户选择的各个一级房源特征标签及对应的比重；根据所述一级房源特征标签对应的比重将一级房源特征标签排列在用户房源推送决策树模型中的做树杈分布；获取用户浏览记录，提取所述浏览记录对应的二级房源特征标签，并获取所述二级房源特征标签对应的标签分值；根据所述一级房源特征标签对应的比重、二级房源特征标签及对应的标签分值选取进行推送的房源，根据选取的房源以及对应的标签分值生成用户房源推荐列表，并根据所述用户房源推荐列表向用户推送房源。2.如权利要求1所述的房源推送方法，其特征在于，所述根据选取的房源以及对应的标签分值生成用户房源推荐列表的步骤包括：计算对应的标签分值的比例；创建用户房源推荐列表，并根据所述对应的标签分值的比例设置推荐列表的房源数量和顺序。3.如权利要求2所述的房源推送方法，其特征在于，所述根据所述对应的标签分值的比例设置推荐列表的房源数量和顺序的步骤包括：根据设置的推荐列表的房源数量提取各个对应的标签分值对应的房源；将提取到的房源按照设置的顺序在推荐列表进行排列。4.如权利要求1所述的房源推送方法，其特征在于，所述根据所述用户填写资料记录获取用户各个一级房源特征标签及对应的比重的步骤包括：获取用户在房源系统中的填写资料记录，并通过所述用户填写资料记录，并通过所述用户填写资料记录查找相应的房源页面；提取页面的对应数据，从所述对应数据中提取各个一级房源特征标签及对应的比重。5.如权利要求1所述的房源推送方法，其特征在于，所述根据所述一级房源特征标签对应的比重将一级房源特征标签排列在用户房源推送决策树模型中的做树杈分布的步骤包括：提取预设规则，并根据所述预设规则将所述房源特征标签划分为一级房源特征和二级房源特征标签；将所述一级房源特征标签排列在用户房源推送决策树模型中的一级树杈分布层中，并将所述二级房源特征标签...
【专利技术属性】
技术研发人员：王韬，孙朋伟，韦柏松，徐蓓，侯斯靓，胡海亮，
申请(专利权)人：平安好房上海电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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