[发明专利]房源排序展示方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 201811539279.5 | 申请日: | 2018-12-14 |
公开(公告)号: | CN109636474A | 公开(公告)日: | 2019-04-16 |
发明(设计)人: | 王嘉裕;韦柏松;朱桦;张钦洲;朱莉莉 | 申请(专利权)人: | 平安城市建设科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06Q50/16;G06Q10/06 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 胡海国 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 排序 用户体验 存储介质 搜索条件 效果系数 质量系数 多个目标 房源信息 工作效率 图片展示 图像识别 图像特征 用户需求 展示 智能 服务 干涉 记录 保证 | ||
本发明涉及图像识别领域,本发明公开了一种房源排序展示方法、装置、设备及存储介质,通过当前用户的搜索条件确定多个目标房源,获取各目标房源的图片展示集,获得图像特征进而确定房源质量系数;获取各目标房源的房源信息进而确定用户体验系数;获取与各目标房源对应的经纪人信息进而确定经纪人服务系数;获取各目标房源的优先推广加分记录进而确定推广效果系数;根据房源质量系数、用户体验系数、经纪人服务系数、推广效果系数对各目标房源进行排序,能够在保证房源质量的同时满足用户需求,智能排序应对各种搜索条件,提升业务人员的工作效率,减少了人为干涉造成的排序误差,提高了房源排序的效率,提升了用户体验。
技术领域
本发明涉及图像识别领域,尤其涉及一种房源排序展示方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前市面上的房源排序展示方式主要偏向于几个方向,一种是倾向展示用户喜好的房源,比较注重成交效果,但是在经纪人推广方面较少;另一种是倾向展示推广收费房源,注重广告费,缺少对房源质量的把控,用户的体验较差。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种房源排序展示方法、装置、设备及存储介质,旨在解决现有技术中房源推广方式存在缺少对房源质量的把控,并且用户的体验较差的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供一种房源排序展示方法,所述房源排序展示方法包括以下步骤:
根据当前用户的搜索条件确定多个目标房源,获取各目标房源的图片展示集,对所述图片展示集中的各图片进行图像识别,获得图像特征;
对所述图像特征进行分析,生成第一分析结果,根据所述第一分析结果确定房源质量系数;
获取各目标房源的房源信息,将各房源信息与所述搜索条件进行匹配,根据匹配结果确定用户体验系数;
获取与各目标房源对应的经纪人信息,对所述经纪人信息进行分析,生成第二分析结果,根据所述第二分析结果确定房源质量系数;
获取各目标房源的优先推广加分记录,根据所述优先推广加分记录确定推广效果系数;
根据所述房源质量系数、所述用户体验系数、所述经纪人服务系数、所述推广效果系数生成预设排序顺序,根据所述预设排序顺序对各目标房源进行排序展示。
优选地,所述根据当前用户的搜索条件确定多个目标房源,获取各目标房源的图片展示集,对所述图片展示集中的各图片进行图像识别,获得图像特征的步骤,包括:
根据当前用户的搜索条件确定多个目标房源,从预设图片数据库中获取各目标房源对应的图片展示集;
根据预设卷积神经网络对所述图片展示集中的各图片进行识别,获得图像特征。
优选地,所述根据预设卷积神经网络对所述图片展示集中的各图片进行识别,获得图像特征的步骤,包括:
获取图片展示集中各图片对应的图片数据;
将所述图片数据依次通过所述预设卷积神经网络中的数据输入层、卷积计算层、激励层、池化层和全连接层,获得卷积特征,并将所述卷积特征作为图像特征。
优选地,对所述图像特征进行分析,生成第一分析结果,根据所述第一分析结果确定房源质量系数的步骤,包括:
从预设房源数据库中获取各目标房源对应的图片数量、所属小区信息及所属地理位置信息;
对所述图像特征进行分析,获得房源室外环境信息和房源室内环境信息,将所述房源室外环境信息和房源室内环境信息作为第一分析结果;
将图片数量、所属小区信息、所属地理位置信息及所述第一分析结果代入至预设质量分析模型中,获得房源质量系数。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于平安城市建设科技(深圳)有限公司,未经平安城市建设科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811539279.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。