[发明专利]根据用户需求和用户画像构建推荐引擎的方法

权利要求书

1.一种根据用户需求和用户画像构建推荐引擎的方法，其特征在于，包括步骤：

采集用户浏览房源的信息和房源信息，获取用户信息，所述用户信息包括用户画像信息，根据用户浏览房源的信息，确定所述用户对房屋的浏览信息集合，所述浏览信息集合中包括多个关键词，所述关键词包括偏好值和消费值，所述偏好值用于标识所述用户对于浏览的房屋的偏好程度，所述消费值用于标识所述用户对于浏览的房屋的消费接收程度，将所述关键词整合得到至少一种待选用户画像的概率信息，根据所述至少一种待选用户画像的概率信息，确定所述用户画像信息；

所述用户信息还包括用户需求信息，所述用户需求信息包括用户对房价、距离工作地或地铁站以及商圈的需求；

所述房源信息根据所述用户需求信息召回，并通过数据收集器过滤、格式化得到所述第一召回数据源；

所述房源信息根据所述用户画像信息召回，通过离线数据仓库内置的光盘、以及通过LBS进行筛选得到第二召回数据源；

将所述第一召回数据源和所述第二召回数据源根据LBS服务做价值匹配和地段特征匹配，得到相应的匹配度，依据所述匹配度依次从高到低排序生成第一推荐数据源；

将所述第一推荐数据源通过Spark分布式框架进行特征工程处理并进行评分得到第二推荐数据源；

将所述第二推荐数据源训练得到排序模型；

将所述房源信息输入到所述排序模型，得到所述房源信息的评分排序情况；

设置评分阈值，所述房源信息的评分大于所述评分阈值的所述房源为第一推荐房源；

同时依据房主需求生成第二推荐房源；

根据所述第一推荐房源和所述第二推荐房源构建推荐引擎。

2.根据权利要求1所述的一种根据用户需求和用户画像构建推荐引擎的方法，其特征在于，通过线上、线下以及电销的方式采集所述用户信息。

3.根据权利要求1所述的一种根据用户需求和用户画像构建推荐引擎的方法，其特征在于，所述第一推荐房源与所述第二推荐房源交叉设置构建推荐引擎。

4.根据权利要求1所述的一种根据用户需求和用户画像构建推荐引擎的方法，其特征在于，所述第一召回数据源通过搜索的方式召回。

5.根据权利要求1所述的一种根据用户需求和用户画像构建推荐引擎的方法，其特征在于，所述特征工程处理包括将所述第一推荐数据源依次通过汇聚、提炼加工、筛选以及补全得到所述第二推荐数据源。

6.根据权利要求1所述的一种根据用户需求和用户画像构建推荐引擎的方法，其特征在于，所述将所述房源信息输入到所述排序模型，得到所述房源信息的评分排序情况包括：将所述房源信息进行权重刻画，根据所述房源信息的稀疏性和交易属性对区域、房态等场景做深度的划分，得到所述房源信息的评分排序情况。

7.根据权利要求1所述的一种根据用户需求和用户画像构建推荐引擎的方法，其特征在于，所述推荐引擎中还包括热点房源。