CN108628984A - 一种房源信息的融合搜索系统与方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种房源信息的融合搜索系统与方法，该系统包括房源搜索客户端、房源搜索服务器、热度分析服务器及群组偏好服务器。本发明融合热度分析服务器和群组偏好服务器的能力，在用户搜索条件的基础上添加新的热度标签和群组偏好标签，并强制用户选择群组，通过搜索条件融合，融合搜索出更加精准的检索结果。热度标签解决用户对房源热度信息不敏感的问题；群组偏好标签解决用于对房源趋势信息不敏感的问题和系统无法评估个体偏好的问题。

Description

一种房源信息的融合搜索系统与方法
技术领域
本发明属于信息搜索领域，具体涉及一种房源信息的融合搜索系统与方法。
背景技术
房源搜索属于偶发性间歇性搜索，面对客户输入的检索条件难于给出用户满意的检索结果(难以达到吸引用户或贴合用户需求的房源排在前面，否则排在后面)。
无法精准推荐房源的具体原因有：
房源搜索属于间歇性偶发性搜索，搜索频率低，间隔时间长；
无法准确预测用户的房源偏好
用户对于热度信息缺乏了解(热门小区，热门户型，热门风格，热门价位等)
用户对于全局性信息缺乏了解(趋势信息)。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出一种房源信息的融合搜索系统与方法。
本发明采用以下技术方案：一种房源信息的融合搜索系统，其包括房源搜索客户端、房源搜索服务器、热度分析服务器及群组偏好服务器；所述用户使用房源搜索客户端检索、浏览、预定、评论房源信息；所述房源搜索服务器与一房源数据库连接；所述房源搜索服务器提供网站后台服务，房源搜索服务器直接与房源搜索客户端双向通信；所述热度分析服务器与一搜索日志数据库连接；所述热度分析服务器遍历搜索日志数据库，以发掘热度标签，并反向更新所述房源数据库每条房源信息的热度标签； 所述群组偏好服务器与一历史成交数据库连接；所述群组偏好服务器遍历历史成交数据库，以发掘群组偏好标签，并反向更新房源数据库每条房源信息的群组偏好标签。
在本发明一实施例中，还包括群组偏好服务器连接的外部搜索协作服务器；从外部搜索协作服务器获取群组偏好标签，并反向更新房源数据库每条房源信息的群组偏好标签。
进一步的，所述外部搜索协作服务器指社交类的群组偏好提供商。
本发明还提供一种房源信息的融合搜索方法，其包括以下步骤：用户通过房源搜索客户端检索、浏览、预定、评论房源信息；房源搜索服务器提供网站后台服务，房源搜索服务器直接与房源搜索客户端双向通信；所述房源搜索服务器接收房源搜索客户端的发起的搜索请求；房源搜索服务器预处理用户的搜索条件；房源搜索服务器从热度分析服务器获取实时的热度关键字标签，隐式的添加相关的热度关键字当作搜索条件；房源搜索服务器从群组偏好服务器获取实时的群组偏好关键字标签；隐式的添加相关的热度关键字当作搜索条件；房源搜索服务器利用原始的搜索条件和隐式添加的搜索添加一起当作搜索条件，发起房源搜索；房源搜索服务器将检索出的房源信息发送给房源搜索客户端；
房源搜索客户端显示房源信息。
在本发明一实施例中，热度分析服务器工作原理包括以下步骤：热度分析服务器检索日志数据库，挖掘用户高频搜索关键字，以发掘已经固化的搜索趋势；然后利用热度关键字标签更新房源数据的信息标签；热度分析服务器检索日志数据库，挖掘新锐搜索关键字标签，以发掘新锐搜索趋势，然后利用新锐标签更新房源数据的信息标签。
在本发明一实施例中，群组偏好服务器的工作原理包括以下步骤：群组偏好服务器遍历历史成交数据库；挖掘群组基本特征，包括发掘不同的兴趣组；挖掘群组基本偏好即发掘某个兴趣组具有的基本偏好；基于群组偏好标签更新房源的信息标签。
在本发明一实施例中，群组偏好服务器从外部搜索协作服务器获取实时的群组偏好关键字。
在本发明一实施例中，房源搜索客户端显示房源信息的房源信息时以图文形式标注热度标签或群组偏好标签。
与现有技术相比，本发明融合热度分析服务器和群组偏好服务器的能力， 在用户搜索条件的基础上添加新的热度标签和群组偏好标签，并强制用户选择群组，通过搜索条件融合，融合搜索出更加精准的检索结果。热度标签解决用户对房源热度信息不敏感的问题；群组偏好标签解决用于对房源趋势信息不敏感的问题和系统无法评估个体偏好的问题。
附图说明
图1为本发明一种房源信息的搜索系统的架构示意图。
图2为本发明一实施例的热度分析服务器工作原理示意图。
图3为本发明一实施例的群组偏好服务器的工作原理。
图4为本发明一实施例的房源搜索服务器的工作原理。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步解释说明。
在本发明一实施例中，还包括群组偏好服务器连接的外部搜索协作服务器；从外部搜索协作服务器获取群组偏好标签，并反向更新房源数据库每条房源信息的群组偏好标签。
进一步的，所述外部搜索协作服务器指社交类的群组偏好提供商。
本发明还提供一种房源信息的融合搜索方法，其包括以下步骤：用户通过房源搜索客户端检索、浏览、预定、评论房源信息；房源搜索服务器提供网站后台服务，房源搜索服务器直接与房源搜索客户端双向通信；所述房源搜索服务器接收房源搜索客户端的发起的搜索请求；房源搜索服务器预处理用户的搜索条件；房源搜索服务器从热度分析服务器获取实时的热度关键字标签，隐式的添加相关的热度关键字当作搜索条件；房源搜索服务器从群组偏好服务器获取实时的群组偏好关键字标签；隐式的添加相关的热度关键字当作搜索条件；房源搜索服务器利用原始的搜索条件和隐式添加的搜索添加一起当作搜索条件，发起房源搜索；房源搜索服务器将检索出的房源信息发送给房源搜索客户端；
房源搜索客户端显示房源信息。
在本发明一实施例中，热度分析服务器工作原理包括以下步骤：热度分析服务器检索日志数据库，挖掘用户高频搜索关键字，以发掘已经固化的搜索趋势；然后利用热度关键字标签更新房源数据的信息标签；热度分析服务器检索日志数据库，挖掘新锐搜索关键字标签，以发掘新锐搜索趋势，然后利用新锐标签更新房源数据的信息标签。
在本发明一实施例中，群组偏好服务器的工作原理包括以下步骤：群组偏好服务器遍历历史成交数据库；挖掘群组基本特征，包括发掘不同的兴趣组；挖掘群组基本偏好即发掘某个兴趣组具有的基本偏好；基于群组偏好标签更新房源的信息标签。
在本发明一实施例中，群组偏好服务器从外部搜索协作服务器获取实时的群组偏好关键字。
在本发明一实施例中，房源搜索客户端显示房源信息的房源信息时以图文形式标注热度标签或群组偏好标签。
如图1所示，一种房源信息的搜索系统的架构图。房源信息搜索系统包含房源搜索客户端、房源搜索服务器、外部搜索协作服务器。房源搜索客户端是指装在电子设备上(电脑、手机、机顶盒、信息终端等)的应用程序和网页程序，用户使用房源搜索客户端检索、浏览、预定、评论房源信息。房源搜索服务器提供网站后台服务，房源搜索服务器直接与房源搜索客户端双向通信，房源搜索服务器还包含热度分析服务器和群组偏好服务器。热度分析服务器遍历搜索日志服务器，以发掘热度标签，并反向更新房源数据库每条房源信息的热度标签。群组偏好服务器遍历历史成交数据库，以发掘群组偏好标签，并反向更新房源数据库每条房源信息的群组偏好标签。可选的群组偏好服务器连接外部搜索协作服务器，从外部搜索协作服务器获取群组偏好标签，并反向更新房源数据库每条房源信息的群组偏好标签。外部搜索协作服务器是指社交类的群组偏好提供商(微信，Facebook等)。
如图2所示,热度分析服务器工作原理。热度分析服务器检索日志数据库，挖掘用户高频搜索关键字，以发掘已经固化的搜索趋势，然后利用热度关键字标签更新房源数据的信息标签，更新的过程包含更新房源数据库的房源数据的信息标签(热度标签)。热度分析服务器检索日志数据库，挖掘新锐搜索关键字标签，以发掘新锐搜索趋势，然后利用新锐关键字标签更新房源数据的信息标签，更新的过程包含更新房源数据库的房源数据的信息标签(新锐标签)。
如图3所示，群组偏好服务器的工作原理。群组偏好服务器遍历历史成交数据库；挖掘群组基本特征(发掘不同的兴趣组)；挖掘群组基本偏好(发掘某个兴趣组具有的基本偏好)；基于群组偏好标签更新房源的信息标签(群组偏好标签)。例如将用户按照基本特征分为简易型，实用型，小资型，享受型和豪华型等。简易型的群组偏好是：城中村，交通方便，价格实惠，XX片区等。
如图4所示，房源搜索服务器的工作原理。房源搜索服务器接收房源搜索客户端的发起的搜索请求；房源搜索服务器预处理用户的搜索条件；房源搜索服务器从热度分析服务器获取实时的热度关键字(标签)，隐式的添加相关的热度关键字当作搜索条件；房源搜索服务器从群组偏好服务器获取实时的群组偏好关键字(标签)，隐式的添加相关的热度关键字当作搜索条件；可选的房源搜索服务器从外部搜索协作服务器获取实时的群组偏好关键字(标签)，隐式的添加相关的附加的群组偏好关键字(标签)当作搜索条件。房源搜索服务器利用原始的搜索条件和隐式添加的搜索添加一起当作搜索条件，发起房源搜索。房源搜索服务器检索出最佳的房源信息，然后发送给房源搜索客户端。房源搜索客户端显示房源信息，可选的房源信息以图文形式标注热度标签或群组偏好标签。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种房源信息的融合搜索系统，其特征在于：包括房源搜索客户端、房源搜索服务器、热度分析服务器及群组偏好服务器；
所述用户使用房源搜索客户端检索、浏览、预定、评论房源信息；
所述房源搜索服务器与一房源数据库连接；所述房源搜索服务器提供网站后台服务，房源搜索服务器直接与房源搜索客户端双向通信；
所述热度分析服务器与一搜索日志数据库连接；所述热度分析服务器遍历搜索日志数据库，以发掘热度标签，并反向更新所述房源数据库每条房源信息的热度标签；
所述群组偏好服务器与一历史成交数据库连接；所述群组偏好服务器遍历历史成交数据库，以发掘群组偏好标签，并反向更新房源数据库每条房源信息的群组偏好标签。
2.根据权利要求1所述的房源信息的融合搜索系统，其特征在于：还包括群组偏好服务器连接的外部搜索协作服务器；从外部搜索协作服务器获取群组偏好标签，并反向更新房源数据库每条房源信息的群组偏好标签。
3.根据权利要求2所述的房源信息的融合搜索系统，其特征在于：所述外部搜索协作服务器指社交类的群组偏好提供商。
4.一种房源信息的融合搜索方法，其特征在于：包括以下步骤：
用户通过房源搜索客户端检索、浏览、预定、评论房源信息；房源搜索服务器提供网站后台服务，房源搜索服务器直接与房源搜索客户端双向通信；
所述房源搜索服务器接收房源搜索客户端的发起的搜索请求；房源搜索服务器预处理用户的搜索条件；房源搜索服务器从热度分析服务器获取实时的热度关键字标签，隐式的添加相关的热度关键字当作搜索条件；房源搜索服务器从群组偏好服务器获取实时的群组偏好关键字标签；隐式的添加相关的热度关键字当作搜索条件；
房源搜索服务器利用原始的搜索条件和隐式添加的搜索添加一起当作搜索条件，发起房源搜索；房源搜索服务器将检索出的房源信息发送给房源搜索客户端；
房源搜索客户端显示房源信息。
5.根据权利要求4所述的房源信息的融合搜索方法，其特征在于：热度分析服务器工作原理包括以下步骤：热度分析服务器检索日志数据库，挖掘用户高频搜索关键字，以发掘已经固化的搜索趋势；然后利用热度关键字标签更新房源数据的信息标签；热度分析服务器检索日志数据库，挖掘新锐搜索关键字标签，以发掘新锐搜索趋势，然后利用新锐标签更新房源数据的信息标签。
6.根据权利要求4所述的房源信息的融合搜索方法，其特征在于：群组偏好服务器的工作原理包括以下步骤：群组偏好服务器遍历历史成交数据库；挖掘群组基本特征，包括发掘不同的兴趣组；挖掘群组基本偏好即发掘某个兴趣组具有的基本偏好；基于群组偏好标签更新房源的信息标签。
7.根据权利要求6所述的房源信息的融合搜索方法，其特征在于：群组偏好服务器从外部搜索协作服务器获取实时的群组偏好关键字。
8.根据权利要求4所述的房源信息的融合搜索方法，其特征在于：房源搜索客户端显示房源信息的房源信息时以图文形式标注热度标签或群组偏好标签。
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