本公开实施例公开了一种房源推荐方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源，并基于第二预设条件从房源数据库中确定策略房源；其中，第一预设条件与第二预设条件不同；根据用户历史行为数据从房源数据库中确定初始推荐房源；基于热门房源、策略房源及初始推荐房源构建房源推荐候选集；根据分别为热门房源、策略房源及初始推荐房源分配的权重值，从房源推荐候选集中确定目标推荐房源，并将目标推荐房源推荐给用户。采用本公开实施例的技术方案，不仅可以向用户推荐合适的房源信息，解决房源搜索效率低的问题，而且还可以准确、快速地满足用户对房源的真实需求，提升用户搜索房源的转化率。
【技术实现步骤摘要】
一种房源推荐方法、装置、存储介质及电子设备
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、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
目前，房产交易在生活中越来越频繁，随着互联网技术的发展，出现了越来越多的基于互联网的二手房交易平台。在二手房交易的过程中，很多购房用户初期没有明确的购房目标，需要通过交易平台的推荐获取适合自己需求的房源，避免海量搜索造成时间的浪费。然而，目前市面上的房产交易平台在推荐房源时，主要依据用户定位进行推荐，或者根据用户的历史浏览房源的记录，为用户推荐房源。上述房源推荐方法，无法向用户推送合适的房源信息，难以满足用户的真实需求。
技术实现思路
本公开实施例提供一种房源推荐方法、装置、存储介质及电子设备，可以向用户推荐合适的房源信息。第一方面，本公开实施例提供了一种房源推荐方法，包括：基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源，并基于第二预设条件从所述房源数据库中确定策略房源；其中，所述第一预设条件与所述第二预设条件不同；根据用户历史行为数据从所述房源数据库中确定初始推荐房源；基于所述热门房源、策略房源及初始推荐房源构建房源推荐候选集；根据分别为所述热门房源、策略房源及初始推荐房源分配的权重值，从所述房源推荐候选集中确定目标推荐房源，并将所述目标推荐房源推荐给用户。上述方案中，可选的是，在基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源之前，还包括：获取所述房源数据库中与所述用户的城市匹配的目标房源；以及，基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源，包括下述至少一项：根据各个所述目标房源所属的地区，统计每个地区包含的第一房源数量，确定所述第一房源数量大于第一预设数量阈值的目标地区，将所述目标地区对应的房源确定为热门房源；根据各个所述目标房源的价格，统计每个预设的房源价格区间包含的第二房源数量，确定所述第二房源数量大于第二预设数量阈值的目标房源价格区间，将所述目标房源价格区间对应的房源确定为热门房源；获取用户对所述房源数据库中各个所述目标房源的历史点击次数，将所述历史点击次数大于预设次数阈值的房源确定为热门房源。上述方案中，可选的是，根据用户历史行为数据从所述房源数据库中确定初始推荐房源，包括：根据用户历史行为数据为所述房源数据库中涉及的各个房源特征设置对应的房源特征权重；根据所述房源特征权重从各个房源特征中确定第一目标房源特征；其中，所述第一目标房源特征对应的房源特征权重大于第一预设权重阈值；从所述房源数据库中查找与所述第一目标房源特征匹配的第一目标房源，并将所述第一目标房源作为初始推荐房源。上述方案中，可选的是，在从所述房源数据库中查找与所述第一目标房源特征匹配的第一目标房源，并将所述第一目标房源作为初始推荐房源之后，包括：获取最新的用户历史行为数据；按照预设权重调整步长，基于所述最新的用户历史行为数据对所述各个房源特征对应的房源特征权重进行调整；根据调整后的房源特征权重从各个房源特征中确定第二目标房源特征；其中，所述第二目标房源特征对应的房源特征权重大于第二预设权重阈值；从所述房源数据库中查找与所述第二目标房源特征匹配的第二目标房源，以更新所述初始推荐房源。上述方案中，可选的是，所述房源特征包括城市、市辖区、商圈、房源所属小区、户型、面积、楼层、朝向及价格中的至少一种。上述方案中，可选的是，将所述目标推荐房源推荐给用户，包括：将所述目标推荐房源形成房源推荐列表；将所述房源推荐列表推荐给用户。上述方案中，可选的是，在所述房源推荐列表中间隔展示所述目标推荐房源中的热门房源、策略房源和初始推荐房源，其中，属于热门房源的目标推荐房源的连续数量小于第三预设数量阈值，属于策略房源的目标推荐房源的连续数量小于第四预设数量阈值，属于初始推荐房源的目标推荐房源的连续数量小于第五预设数量阈值。第二方面，本公开实施例还提供了一种房源推荐装置，该装置包括：热门房源及策略房源确定模块，用于基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源，并基于第二预设条件从所述房源数据库中确定策略房源；其中，所述第一预设条件与所述第二预设条件不同；初始推荐房源确定模块，用于根据用户历史行为数据从所述房源数据库中确定初始推荐房源；房源推荐候选集构建模块，用于基于所述热门房源、策略房源及初始推荐房源构建房源推荐候选集；目标推荐房源确定模块，用于根据分别为所述热门房源、策略房源及初始推荐房源分配的权重值，从所述房源推荐候选集中确定目标推荐房源，并将所述目标推荐房源推荐给用户。上述方案中，可选的是，所述房源推荐装置还包括：目标房源确定模块，用于，在基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源之前，获取所述房源数据库中与所述用户的城市匹配的目标房源；以及，基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源，包括下述至少一项：根据各个所述目标房源所属的地区，统计每个地区包含的第一房源数量，确定所述第一房源数量大于第一预设数量阈值的目标地区，将所述目标地区对应的房源确定为热门房源；根据各个所述目标房源的价格，统计每个预设的房源价格区间包含的第二房源数量，确定所述第二房源数量大于第二预设数量阈值的目标房源价格区间，将所述目标房源价格区间对应的房源确定为热门房源；获取用户对所述房源数据库中各个所述目标房源的历史点击次数，将所述历史点击次数大于预设次数阈值的房源确定为热门房源。上述方案中，可选的是，所述初始推荐房源确定模块具体用于：根据用户历史行为数据为所述房源数据库中涉及的各个房源特征设置对应的房源特征权重；根据所述房源特征权重从各个房源特征中确定第一目标房源特征；其中，所述第一目标房源特征对应的房源特征权重大于第一预设权重阈值；从所述房源数据库中查找与所述第一目标房源特征匹配的第一目标房源，并将所述第一目标房源作为初始推荐房源。上述方案中，可选的是，房源推荐装置还包括：用户历史行为数据获取模块，用于在从所述房源数据库中查找与所述第一目标房源特征匹配的第一目标房源，并将所述第一目标房源作为初始推荐房源之后，获取最新的用户历史行为数据；房源特征权重调整模块，用于按照预设权重调整步长，基于所述最新的用户历史行为数据对所述各个房源特征对应的房源特征权重进行调整；目标房源特征确定模块，用于根据调整后的房源特征权重从各个房源特征中确定第二目标房源特征；其中，所述第二目标房源特征对应的房源特征权重大于第二预设权重阈值；初始推荐房源更新模块，用于从所述房源数据库中查找与所述第二目标房源特征匹配的第二目标房源，以更新所述初始推荐房源。上述方案中，可选的是，所述房源特征包括城市、市辖区、商圈、房源所属小区、户型、面积、楼层、朝向及价格中的至少一种。上述方案中，可选的是，所述目标推荐房源推荐模块具体用于：将所述目标推荐房源形成房源推荐列表；将所述房源推荐列表推荐给用户。上述方案中，可选的是，在所述房源推荐列表中间隔展示所述目标推荐房源中的热门房源、策略房源和初始推荐房源，其中，属于热门房源的目标推荐房源的连续数量小于第三预设数量阈值，属于策略房源的目标推荐房源的连续数量小于第四预设数量阈值，属于初始推荐房源的目标推荐房源的连续数量小于第五预设数量阈值。第三方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种房源推荐方法，其特征在于，包括：基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源，并基于第二预设条件从所述房源数据库中确定策略房源；其中，所述第一预设条件与所述第二预设条件不同；根据用户历史行为数据从所述房源数据库中确定初始推荐房源；基于所述热门房源、策略房源及初始推荐房源构建房源推荐候选集；根据分别为所述热门房源、策略房源及初始推荐房源分配的权重值，从所述房源推荐候选集中确定目标推荐房源，并将所述目标推荐房源推荐给用户。
【技术特征摘要】
1.一种房源推荐方法，其特征在于，包括：基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源，并基于第二预设条件从所述房源数据库中确定策略房源；其中，所述第一预设条件与所述第二预设条件不同；根据用户历史行为数据从所述房源数据库中确定初始推荐房源；基于所述热门房源、策略房源及初始推荐房源构建房源推荐候选集；根据分别为所述热门房源、策略房源及初始推荐房源分配的权重值，从所述房源推荐候选集中确定目标推荐房源，并将所述目标推荐房源推荐给用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源之前，还包括：获取所述房源数据库中与所述用户的城市匹配的目标房源；以及，基于第一预设条件从房源数据库中筛选出热门房源，包括下述至少一项：根据各个所述目标房源所属的地区，统计每个地区包含的第一房源数量，确定所述第一房源数量大于第一预设数量阈值的目标地区，将所述目标地区对应的房源确定为热门房源；根据各个所述目标房源的价格，统计每个预设的房源价格区间包含的第二房源数量，确定所述第二房源数量大于第二预设数量阈值的目标房源价格区间，将所述目标房源价格区间对应的房源确定为热门房源；获取用户对所述房源数据库中各个所述目标房源的历史点击次数，将所述历史点击次数大于预设次数阈值的房源确定为热门房源。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户历史行为数据从所述房源数据库中确定初始推荐房源，包括：根据用户历史行为数据为所述房源数据库中涉及的各个房源特征设置对应的房源特征权重；根据所述房源特征权重从各个房源特征中确定第一目标房源特征；其中，所述第一目标房源特征对应的房源特征权重大于第一预设权重阈值；从所述房源数据库中查找与所述第一目标房源特征匹配的第一目标房源，并将所述第一目标房源作为初始推荐房源。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在从所述房源数据库中查找与所述第一目标房源特征匹配的第一目标房源，并将所述第一目标房源作为初始推荐房源之后，包括：获取最新的用户历史行为数据；按照预设权重调整步长，基于所述最新的用户历史行...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱超，陶海洋，廖智文，马文龙，王潇，洪定坤，
申请(专利权)人：北京时光荏苒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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