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樂有家“千人千面”功能再升級,讓租房者輕松找房
2019/1/15 13:53:00 來源:中國企業(yè)新聞網(wǎng)
導(dǎo)言:1月15日,樂有家推出“千人千面”二期,在原本的基礎(chǔ)上優(yōu)化了相關(guān)算法,根據(jù)前期的用戶行為反饋,將最受歡迎專題內(nèi)容和一些熱門小區(qū)推薦給用戶;此外房源精準(zhǔn)推薦的范圍從二手房擴(kuò)大到租房領(lǐng)域,從此租房者也能輕松找房。
1月15日,樂有家推出“千人千面”二期,在原本的基礎(chǔ)上優(yōu)化了相關(guān)算法,根據(jù)前期的用戶行為反饋,將最受歡迎專題內(nèi)容和一些熱門小區(qū)推薦給用戶;此外房源精準(zhǔn)推薦的范圍從二手房擴(kuò)大到租房領(lǐng)域,從此租房者也能輕松找房。
專家系統(tǒng)和機器學(xué)習(xí)
近年來,人工智能、機器學(xué)習(xí)、千人千面等名詞進(jìn)入大眾的視野,改變大眾的生活。但其實,早在1956年,DARTMOUTH學(xué)會便提出人工智能這一概念。人工可以很好理解,那智能是什么呢?智能是指能夠自動的對外界變化做出反應(yīng),從而完成特定任務(wù)的行為。根據(jù)如何對外界變化做出反應(yīng),智能被分為兩類,一類是人類自行制定規(guī)則,稱為專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是一個智能計算機程序系統(tǒng),其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)<宜降闹R與經(jīng)驗,能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。
另一類是機器自己學(xué)習(xí)規(guī)則,稱為機器學(xué)習(xí),是指機器從數(shù)據(jù)中挖掘和學(xué)習(xí)其中潛在的模式和規(guī)則。
在樂有家的業(yè)務(wù)場景和產(chǎn)品中,這兩種模式都得到很好的運用。例如樂有家運用專家系統(tǒng)模式開發(fā)經(jīng)紀(jì)人異常行為識別系統(tǒng),經(jīng)紀(jì)人輸入跟進(jìn)數(shù)據(jù)、帶看數(shù)據(jù)、巡店數(shù)據(jù)3大類型數(shù)據(jù)后,計算機根據(jù)前期已經(jīng)設(shè)定好的條件,自動進(jìn)行造假判斷,如果經(jīng)紀(jì)人輸入的數(shù)據(jù)不符合前期設(shè)定的條件,系統(tǒng)會自動進(jìn)行行政處罰,或者通知業(yè)務(wù)部門進(jìn)行督導(dǎo)。經(jīng)紀(jì)人異常行為識別系統(tǒng)一經(jīng)上線,大大提高了業(yè)務(wù)部門管理員工的效率,節(jié)省了大量的人力成本,也倒逼經(jīng)紀(jì)人不斷提升自己的專業(yè)能力,更好的服務(wù)客戶。
千人千面,讓房源推薦做到因人而異
在傳統(tǒng)的房源推薦中,存在不少的痛點。很多用戶其實對自己的購房(租房)需求不是很明確,不清楚自己想要什么樣的房子,通過以往的標(biāo)簽搜索自己心儀的房源無疑是大海撈針。對于運營者來說,以往傳統(tǒng)人工推薦房源存在策劃周期長、更新頻率低、運營成本高等問題,無法做到實時的個性化推薦和精細(xì)化運營等一系列問題。
為了解決這些痛點,樂有家通過“大數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)”的人工智能技術(shù)代替人工,實現(xiàn)自動化的房源專題頁生成及房源推薦,開發(fā)了“千人千面”功能。
樂有家的“千人千面”是指不同的用戶登陸樂有家APP,在首頁將會看到不同的房源專題,例如熱門地段好房子、車位充足好房子、戶型方正大空間等;此外,不同的用戶點擊同一專題也會看到不同的房源,房源推薦真正做到了因人而異,精準(zhǔn)推薦。
為了實現(xiàn)房源推薦“千人千面”,樂有家做了很多嘗試和摸索,最后終于破解背后的原理和技術(shù)。第一步是收集現(xiàn)存的用戶歷史行為數(shù)據(jù),包括用戶歷史瀏覽行為、點擊行為等數(shù)據(jù)。第二步是通過用戶歷史行為數(shù)據(jù),選擇合適機器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建離線用戶模型。
第三步是根據(jù)當(dāng)前訪問用戶的實時數(shù)據(jù),利用離線構(gòu)建的模型,運用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法方式,定時計算用戶對房子各個屬性的偏愛程度,例如偏好朝南的程度是多少,偏好近地鐵的程度是多少。
第四步是根據(jù)上面的信息,千人千面就可以判斷用戶更加傾向于哪一些主題,千人千面就會根據(jù)用戶偏好組成專題頁,當(dāng)這些用戶進(jìn)入樂有家APP時,首頁就會顯示用戶最感興趣的專題。
第五步是當(dāng)用戶進(jìn)入到每個房源專題后,千人千面又會根據(jù)用戶的歷史行為,運用監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法計算用戶對這個主題中包含的每一個房子的感興趣程度。根據(jù)用戶對房源的興趣度進(jìn)行排序,將用戶最感興趣的呈現(xiàn)給用戶。最終不同的用戶將會看到不同的專題/房源,達(dá)到千人千面的結(jié)果。
在這個信息過載泛濫時代,用戶每天都要花費時間和精力從大量的信息中挑選有用的信息。樂有家,利用人工智能,過濾“無效”信息,把用戶最需要的信息,以最快的速度呈現(xiàn)給Ta,讓用戶更高效的找到適合自己的房子,找房從此輕松無憂。
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