【技术实现步骤摘要】
房源推荐方法和装置
本专利技术实施例涉及计算机
，尤其涉及一种房源推荐方法和装置。
技术介绍
伴随着计算机的快速发展，人类进入信息时代；从之前商品短缺、信息缺失和广告缺乏的社会，过渡到现在的商品过剩、信息过度和广告过多的社会；人类从面临着无法多元化选择的困境，到现在又要面临着过多选择的困境甚至因为选择过多而产生无从选择的尴尬场景。在现实的经济社会中，人类不仅可以通过搜索引擎主动搜索购买商品，还可以被动地接受着由推荐算法所计算出来的，为个体量身定制的各种推荐商品。推荐算法得到快速地发展和应用，在各大场景得到广泛应用，如电商平台的商品推荐、咨询平台的信息推荐、搜索平台的广告推荐、房产行业的房源推荐等等。当前推荐技术按类型可以分为六种：基于关联规则的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐、组合推荐。对于房源推荐，上述推荐方法都能在一定程度上能给用户推荐用户感兴趣的房源，但都存在对推荐结果的可解释性差或者无法给出合理的解释，以及存在一些推荐结果用户很反感或者莫名其妙地被推荐了某
【技术保护点】
1.一种房源推荐方法，其特征在于，包括：/n用户画像步骤，根据用户的操作日志和预先建立的房源知识图谱，获取用户的兴趣标签；/n房源确定步骤，根据所述用户的兴趣标签，查询所述房源知识图谱，确定向用户推荐的房源；/n其中，所述房源知识图谱，用于描述房源的信息以及房源之间的关系。/n
【技术特征摘要】
1.一种房源推荐方法，其特征在于，包括：
用户画像步骤，根据用户的操作日志和预先建立的房源知识图谱，获取用户的兴趣标签；
房源确定步骤，根据所述用户的兴趣标签，查询所述房源知识图谱，确定向用户推荐的房源；
其中，所述房源知识图谱，用于描述房源的信息以及房源之间的关系。
2.根据权利要求1所述的房源推荐方法，其特征在于，所述用户画像步骤具体包括：
根据所述用户的操作日志，获取用户感兴趣的房源；
根据所述用户感兴趣的房源，查询所述房源知识图谱，获取所述用户的兴趣标签。
3.根据权利要求2所述的房源推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户感兴趣的房源，查询所述房源知识图谱，获取所述用户的兴趣标签的具体步骤包括：
对于所述用户感兴趣的房源中的每两个房源，查询所述房源知识图谱，获取所述两个房源之间的关系；
根据所述用户感兴趣的房源中各房源两两之间的关系，获取所述用户的兴趣标签。
4.根据权利要求1所述的房源推荐方法，其特征在于，所述房源确定步骤之后还包括：
将所述用户的兴趣标签，作为确定用户推荐的房源的推荐理由，并输出所述推荐理由。
5.根据权利要求1至4任一所述的房源推荐方法，其特征在于，建立所述房源知识图谱的具体步骤包括：
获取与房源有关的原始数据，并对所述原始数据进行挖掘，获取扩展数据；
抽取所述扩展数据中的实体、实体之间的关系、实体的属性和属性值；
对于同一实...
【专利技术属性】
技术研发人员：王贺青，郑开雨，
申请(专利权)人：贝壳技术有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12
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