地产产品搜索方法、存储介质及电子设备技术

本发明专利技术公开了一种地产产品搜索方法、存储介质及电子设备，地产产品预设有多级权重的状态属性，其中方法包括：获取搜索请求，搜索请求包括多级权重的用户意图；根据用户意图和状态属性将地产产品与搜索请求匹配，得到匹配结果；利用排序模型对匹配结果进行排序，得到排序结果，其中，排序模型采用多级权重训练数据训练得到；根据排序结果得到目标地产产品。由于用户意图和地产产品均具有多级权重，可以根据用户意图中的不同权重的意图和地产产品的状态属性中的不同权重的状态属性分别进行匹配，可以实现地产产品与搜索请求的多层次的匹配，各个方面均做匹配使得人房匹配更加精准，召回的房源信息符合用户的当下需求，实现快速精准定位用户需求。

Search methods, storage media and electronic equipment of real estate products

【技术实现步骤摘要】
地产产品搜索方法、存储介质及电子设备
本专利技术涉及数据搜索
，具体涉及到一种地产产品搜索方法、存储介质及电子设备。
技术介绍
随着互联网技术的快速发展，人们的生活越来越便捷，基于位置的服务(Location-BasedService，LBS)使用户能够方便的获取所在位置周围的各种信息，使用户体验得到极大提升。LBS是通过移动运营商的无线电通讯网络(如全球移动通信系统(GlobalSystemforMobileCommunications，GSM)、长期演进(LongTermEvolution，LTE)网络)或外部定位(如全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS))等方式获取移动终端用户的位置消息(地理坐标)，在GIS平台的支持下，为用户提供相应服务的一种增值业务。在地产领域，如租房或售房，示例性，当用户有租房需求时，可以根据用户所在区域查询存储的目标区域的房源，然后将所有满足条件的房源展现给用户，用户根据需求选择自己期望的房源。然而，目前的地产产品，例如长租公寓领域，由于所涉及的租房因素过多，包括交通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地产产品搜索方法，其特征在于，地产产品预设有多级权重的状态属性，所述搜索方法包括：/n获取搜索请求，所述搜索请求包括多级权重的用户意图；/n根据所述用户意图和所述状态属性将所述地产产品与所述搜索请求匹配，得到匹配结果；/n利用排序模型对所述匹配结果进行排序，得到排序结果，其中，所述排序模型采用多级权重训练数据训练得到；/n根据排序结果得到目标地产产品。/n

【技术特征摘要】
1.一种地产产品搜索方法，其特征在于，地产产品预设有多级权重的状态属性，所述搜索方法包括：
获取搜索请求，所述搜索请求包括多级权重的用户意图；
根据所述用户意图和所述状态属性将所述地产产品与所述搜索请求匹配，得到匹配结果；
利用排序模型对所述匹配结果进行排序，得到排序结果，其中，所述排序模型采用多级权重训练数据训练得到；
根据排序结果得到目标地产产品。


2.如权利要求1所述的地产产品搜索方法，其特征在于，所述搜索请求包括多维度数据信息；
所述根据用户意图和状态属性将所述地产产品与所述搜索请求匹配，得到匹配结果包括：
基于所述多维度数据信息按照不同维度数据信息对应的预设召回规则对所述地产产品分别进行召回，建立多个召回索引集合，所述多个召回索引集合分别与所述多维度数据一一对应；
按照用户意图和状态属性的权重级别分层次地对所述多个召回索引集合中的地产产品和搜索请求进行匹配计算，得到匹配度；
根据所述匹配度对所述地产产品进行初步排序，得到初步排序结果；
将所述初步排序结果作为所述匹配结果。


3.如权利要求2所述的地产产品搜索方法，其特征在于，所述多维度数据信息包括：用户需求信息、用户行为信息、用户画像信息和地产产品画像信息中的至少两个；
所述召回索引集合包括：搜索索引集合、行为偏好索引集合、用户画像索引集合、地产产品热度索引集合中的至少两个。


4.如权利要求3所述的地产产品搜索方法，其特征在于，
所述搜索索引集合的建立方法包括：
利用日志分析框架对用户需求信息进行召回，建立搜索索引集合；
所述用户行为信息包括：历史行为信息和实时行为信息，所述行为偏好索引集合的建立方法包括：
基于用户的历史行为信息和实时行为信息对用户的行为进行召回，建立行为偏好索引集合；
所述用户画像索引集合的建立方法包括：
获取用户画像；
在预设地产产品数据库中挖掘与所述用户画像对应的地产产品信息；
基于位置服...

【专利技术属性】
技术研发人员：李昭，陈浩，高靖，崔岩，卢述奇，陈呈，张宵，
申请(专利权)人：青梧桐有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海;31