CN109508423A - 基于语义识别的房源推荐方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于语义识别的房源推荐方法，包括：当接收到客户端发送的语句文本时，对所述语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断所述语义识别结果中是否包含预设字段；若所述语义识别结果中包含预设字段，则从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；依据所述购房意向标签，确定目标房源，并将所述目标房源推荐至所述客户端，以供所述客户端在对话框中显示所述目标房源。本发明还提供一种基于语义识别的房源推荐装置、设备及计算机可读存储介质。本发明能够提高推荐的房源与购房需求的匹配度。
Description
技术领域
本发明涉及房源推荐的技术领域，尤其涉及一种基于语义识别的房源推荐方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的快速发展，出现了越来越多的基于互联网的房源查询平台，购房者在购房过程中，可通过房源查询平台查询符合自己要求的房源，而平台中的房源较多，购房者需要耗费较多时间才能查询到符合要求的房源。
目前，房源查询平台可基于购房者的浏览记录或看过的房源，给购房者推荐房源，然而，上述房源推荐方式，忽略购房者的主观需求，无法准确的捕捉购房者的购房需求，推荐的房源与购房需求的匹配度较低，购房者还需要重新查询。因此，如何提高推荐的房源与购房需求的匹配度是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于语义识别的房源推荐方法、装置、设备及可读存储介质，旨在提高推荐的房源与购房需求的匹配度。
为实现上述目的，本发明提供一种基于语义识别的房源推荐方法，所述基于语义识别的房源推荐方法包括以下步骤：
当接收到客户端发送的语句文本时，对所述语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断所述语义识别结果中是否包含预设字段；
若所述语义识别结果中包含预设字段，则从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；
依据所述购房意向标签，确定目标房源，并将所述目标房源推荐至所述客户端，以供所述客户端在对话框中显示所述目标房源。
可选地，依据所述购房意向标签，确定目标房源的步骤包括：
依据所述数据库中的各房源标签和所述购房意向标签，计算各房源标签对应房源与所述购房意向标签对应房源之间的余弦相似度；
将所述余弦相似度大于或等于预设阈值的房源标签对应的房源，确定为候选房源，以形成候选房源集合；
判断所述候选房源集合中的候选房源的数量是否大于预设目标房源数；
若所述候选房源集合中的候选房源的数量大于预设目标房源数，则依据所述余弦相似度的大小顺序，依次从所述候选房源集合中选择对应的候选房源作为目标房源，直至所述目标房源的数量达到预设目标房源数。
可选地，判断所述候选房源集合中的候选房源的数量是否大于预设目标房源数的步骤之后，还包括：
若所述候选房源集合中的候选房源的数量小于或等于预设目标房源数，则将所述候选房源集合中的全部候选房源确定为目标房源。
可选地，所述客户端在对话框中显示所述目标房源的步骤包括：
所述客户端在接收到若干目标房源时，获取所述若干目标房源中各目标房源的余弦相似度；
所述客户端依据所述各目标房源的余弦相似度的大小顺序，在对话框中排列显示所述若干目标房源中各目标房源。
可选地，从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签的步骤之前，还包括：
判断所述语句文本中包含的购房意向关键词的数量是否小于预设数量；
若所述语句文本中包含的购房意向关键词的数量小于预设数量，则执行购房意向对话操作；
在所述购房意向对话操作结束时，获取在所述购房意向对话操作过程中存储的购房意向对话语句；
从所述购房意向对话语句中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；
若所述语句文本中包含的购房意向关键词的数量大于或等于预设数量，则执行步骤：从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签。
可选地，所述执行购房意向对话操作的步骤包括：
获取预设的购房意向问题组，并将所述购房意向问题组中的购房意向问题发送至所述客户端；
当接收到所述客户端基于所述购房意向问题返回的购房意向对话语句时，存储所述购房意向对话语句。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于语义识别的房源推荐装置，所述基于语义识别的房源推荐装置包括：
语义识别模块，用于当接收到客户端发送的语句文本时，对所述语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断所述语义识别结果中是否包含预设字段；
购房意向确定模块，用于若所述语义识别结果中包含预设字段，则从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；
房源推荐模块，用于依据所述购房意向标签，确定目标房源，并将所述目标房源推荐至所述客户端，以供所述客户端在对话框中显示所述目标房源。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于语义识别的房源推荐设备，所述基于语义识别的房源推荐设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的基于语义识别的房源推荐程序，其中所述基于语义识别的房源推荐程序被所述处理器执行时，实现如上述的基于语义识别的房源推荐方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于语义识别的房源推荐程序，其中所述基于语义识别的房源推荐程序被处理器执行时，实现如上述的基于语义识别的房源推荐方法的步骤。
本发明提供一种基于语义识别的房源推荐方法、装置、设备及存储介质，本发明当接收到客户端发送的语句文本时，对该语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断该语义识别结果中是否包含预设字段，如果该语义识别结果中包含预设字段，则从该语句文本中提取购房意向关键词，并依据该购房意向关键词，确定购房意向标签，然后依据购房意向标签，确定目标房源，并将目标房源推荐至所述客户端，以供客户端在对话框中显示目标房源，通过对语句文本进行语义识别和关键词提取，可以准确的确定购房意向标签，并基于购房意向标签，确定目标房源，可以准确的给购房者推荐匹配度较高的房源，极大的提高推荐的房源与购房需求的匹配度。
附图说明
图1为本发明各实施例涉及的基于语义识别的房源推荐设备的硬件结构示意图；
图2为本发明基于语义识别的房源推荐方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于语义识别的房源推荐装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例涉及的基于语义识别的房源推荐方法主要应用于基于语义识别的房源推荐设备，该基于语义识别的房源推荐设备可以是PC(个人计算机personalcomputer)、便携计算机、移动终端等具有显示和处理功能的设备。
参照图1，图1为本发明实施例方案中涉及的基于语义识别的房源推荐设备的硬件结构示意图。本发明实施例中，基于语义识别的房源推荐设备可以包括处理器1001(例如中央处理器Central Processing Unit、CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)；存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对本发明的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
继续参照图1，图1中作为一种可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块以及基于语义识别的房源推荐程序。在图1中，网络通信模块主要用于连接服务器，与服务器进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于语义识别的房源推荐程序，并执行本发明实施例提供的基于语义识别的房源推荐方法。
本发明实施例提供了一种基于语义识别的房源推荐方法。
参照图2，图2为本发明基于语义识别的房源推荐方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，该基于语义识别的房源推荐方法包括：
步骤S101，当接收到客户端发送的语句文本时，对语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断语义识别结果中是否包含预设字段；
本实施例中，当监测到客服咨询指令时，客户端显示对话框，并与部署于服务端的客服机器人建立连接，然后在连接成功时，接收客服机器人发送的预设语句，并在该对话框中显示该预设语句。客户端可通过该对话框接收用户输入的语句文本，并将该语句文本发送至部署于服务端的客服机器人。
当接收到客户端发送的语句文本时，部署于服务端的客服机器人对该语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断该语义识别结果中是否包含预设字段。其中，如果该语义识别结果中包含预设字段，则触发房源推荐指令，如果该语义识别结果中不包含预设字段，则不触发房源推荐指令。需要说明的是，上述预设字段可由本领域技术人员基于实际情况进行设置，本实施例对此不作具体限定，预设字段可选为“推荐”。
具体实施中，客户端与客服机器人连接成功后，客户端接收客服机器人下发的功能列表，包括但不限于房源推荐、问题解答和转接人工客服，并在对话框中显示功能列表中的各功能选项，通过对话框接收用户输入的功能选项编号，客户端将该功能选项编号对应的功能选项发送至客服机器人，该客服机器人基于该功能选项执行对应的操作。
步骤S102，若语义识别结果中包含预设字段，则从语句文本中提取购房意向关键词，并依据购房意向关键词，确定购房意向标签；
本实施例中，如果语义识别结果中包含预设字段，则从语句文本中提取购房意向关键词，并依据该购房意向关键词，确定购房意向标签。具体地，获取购房意向标签模板，并确定购房意向关键词的属性，然后基于购房意向关键词的属性在购房意向标签模板中的对应位置填充购房意向关键词，从而确定购房意向标签。其中，购房意向关键词的属性包括但不限于房源属性(二手房和新房)、价格属性、地区属性、户型属性、目的属性(投资和自住)和学区房属性。
例如，客服机器人接收到的语句文本具体为“推荐价格在500万以下，位于上海浦东，户型为三室两厅两卫的二手房”客服机器人对该语句文本进行语义识别之后，发现用户需要推荐房源，则从该语句文本中提取“500万以下”、“上海浦东”、“三室两厅两卫”和“二手房”等购房意向关键词，然后将购房意向关键词“500万以下”填充至购房意向标签模板中价格属性对应的位置，将购房意向关键词“上海浦东”填充至购房意向标签模板中地区属性对应的位置，将购房意向关键词“三室两厅两卫”填充至购房意向标签模板中户型属性对应的位置，将购房意向关键词“二手房”填充至购房意向标签模板中房源属性对应的位置，从而确定购房意向标签，即购房意向标签为“500万以下上海浦东三室两厅两卫二手房”。
步骤S103，依据所述购房意向标签，确定目标房源，并将所述目标房源推荐至所述客户端，以供所述客户端在对话框中显示所述目标房源。
本实施例中，在确定购房意向标签之后，依据该购房意向标签，确定目标房源，并将该目标房源推荐至客户端，以供该客户端在对话框中显示该目标房源。具体地，客服机器人依据数据库中的各房源标签和购房意向标签，计算各房源标签对应房源与购房意向标签对应房源之间的余弦相似度，即将房源标签转换为房源向量，以及将该购房意向标签转换为购房意向向量，并计算房源向量与购房意向向量之间的余弦相似度，且将该房源向量与购房意向向量之间的余弦相似度，确定为房源标签对应房源与购房意向标签对应房源之间的余弦相似度；
然后将余弦相似度大于或等于预设阈值的房源标签对应的房源，确定为候选房源，以形成候选房源集合，并判断该候选房源集合中的候选房源的数量是否大于预设目标房源数，如果该候选房源集合中的候选房源的数量大于预设目标房源数，则依据该余弦相似度的大小顺序，依次从该候选房源集合中选择对应的候选房源作为目标房源，直至目标房源的数量达到预设目标房源数。如果该候选房源集合中的候选房源的数量小于或等于预设目标房源数，则将该候选房源集合中的全部候选房源确定为目标房源。需要说明的是，上述预设阈值和预设目标房源数可由本领域技术人员基于实际情况进行设置，本实施例对此不作具体限定。
进一步地，该客户端在接收到若干目标房源时，获取若干目标房源中各目标房源的余弦相似度，并依据所述各目标房源的余弦相似度的大小顺序，在对话框中排列显示若干目标房源中各目标房源，即将余弦相似度大的目标房源的排列显示在余弦相似度小的目标房源之前，便于用户查看。
本实施例中，当接收到客户端发送的语句文本时，对该语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断该语义识别结果中是否包含预设字段，如果该语义识别结果中包含预设字段，则从该语句文本中提取购房意向关键词，并依据该购房意向关键词，确定购房意向标签，然后依据购房意向标签，确定目标房源，并将目标房源推荐至所述客户端，以供客户端在对话框中显示目标房源，通过对语句文本进行语义识别和关键词提取，可以准确的确定购房意向标签，并基于购房意向标签，确定目标房源，可以准确的给购房者推荐匹配度较高的房源，极大的提高推荐的房源与购房需求的匹配度。
进一步地，基于上述第一实施例，提出了本发明基于语义识别的房源推荐方法的第二实施例，与前述实施例的区别在于，在提取购房意向关键词之前，判断该语句文本中包含的购房意向关键词的数量是否小于预设数量，如果该语句文本中包含的购房意向关键词的数量小于预设数量，则执行购房意向对话操作，并在该购房意向对话操作结束时，获取在购房意向对话操作过程中存储的购房意向对话语句，然后从该购房意向对话语句中提取购房意向关键词，并依据该购房意向关键词，确定购房意向标签；如果语句文本中包含的购房意向关键词的数量大于或等于预设数量，则从语句文本中提取购房意向关键词，并依据该购房意向关键词，确定购房意向标签。需要说明的是，上述预设数量可由本领域技术人员基于实际情况进行设置，本实施例对此不作具体限定。
其中，执行购房意向对话操作的具体方式为客服机器人获取预设的购房意向问题组，并将该购房意向问题组中的购房意向问题发生至客户端，该客户端在对话框中显示该购房意向问题，通过对话框接收用户基于该该购房意向问题输入的购房意向对话语句，并将该购房意向对话语句发送至客服机器人；当客服机器人接收到客户端基于该购房意向问题返回的购房意向对话语句时，存储该购房意向对话语句。需要说明的是，上述购房意向问题组可由本领域技术人员基于实际情况进行设置，本实施例对此不作具体限定。例如，购房意向问题组为“您想要多少售价的房子”、“什么户型”、“购房预算多少”、“哪个地区”、“是否有学区要求”和“投资还是自住”。
本实施例中，通过在客户端的对话框中显示购房意向问题，便于准确的获取用户的购房意向，可以更加准确的给购房者推荐匹配度较高的房源，进一步地的提高推荐的房源与购房需求的匹配度。
此外，本发明实施例还提供一种基于语义识别的房源推荐装置。
参照图3，图3为本发明基于语义识别的房源推荐装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明基于语义识别的房源推荐装置为虚拟装置，存储于图1所示基于语义识别的房源推荐设备的存储器1005中，用于实现基于语义识别的房源推荐程序的所有功能；当接收到客户端发送的语句文本时，对所述语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断所述语义识别结果中是否包含预设字段；若所述语义识别结果中包含预设字段，则从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；依据所述购房意向标签，确定目标房源，并将所述目标房源推荐至所述客户端，以供所述客户端在对话框中显示所述目标房源。。
具体的，本实施例中，所述基于语义识别的房源推荐装置包括：
语义识别模块101，用于当接收到客户端发送的语句文本时，对所述语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断所述语义识别结果中是否包含预设字段；
购房意向确定模块102，用于若所述语义识别结果中包含预设字段，则从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；
房源推荐模块103，用于依据所述购房意向标签，确定目标房源，并将所述目标房源推荐至所述客户端，以供所述客户端在对话框中显示所述目标房源。
进一步地，所述购房意向确定模块102还用于：
依据所述数据库中的各房源标签和所述购房意向标签，计算各房源标签对应房源与所述购房意向标签对应房源之间的余弦相似度；
将所述余弦相似度大于或等于预设阈值的房源标签对应的房源，确定为候选房源，以形成候选房源集合；
判断所述候选房源集合中的候选房源的数量是否大于预设目标房源数；
若所述候选房源集合中的候选房源的数量大于预设目标房源数，则依据所述余弦相似度的大小顺序，依次从所述候选房源集合中选择对应的候选房源作为目标房源，直至所述目标房源的数量达到预设目标房源数。
进一步地，所述购房意向确定模块102还用于：
若所述候选房源集合中的候选房源的数量小于或等于预设目标房源数，则将所述候选房源集合中的全部候选房源确定为目标房源。
进一步地，所述客户端在接收到若干目标房源时，获取所述若干目标房源中各目标房源的余弦相似度；
所述客户端依据所述各目标房源的余弦相似度的大小顺序，在对话框中排列显示所述若干目标房源中各目标房源。
进一步地，所述基于语义识别的房源推荐装置还包括：
判断模块，用于判断所述语句文本中包含的购房意向关键词的数量是否小于预设数量；
对话执行模块，用于若所述语句文本中包含的购房意向关键词的数量小于预设数量，则执行购房意向对话操作；
获取模块，用于在所述购房意向对话操作结束时，获取在所述购房意向对话操作过程中存储的购房意向对话语句；
所述购房意向确定模块102，还用于从所述购房意向对话语句中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；
所述购房意向确定模块102，还用于若所述语句文本中包含的购房意向关键词的数量大于或等于预设数量，则从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签。
进一步地，所述对话执行模块还用于：
获取预设的购房意向问题组，并将所述购房意向问题组中的购房意向问题发送至所述客户端；
当接收到所述客户端基于所述购房意向问题返回的购房意向对话语句时，存储所述购房意向对话语句。
其中，上述基于语义识别的房源推荐装置中各个模块的功能实现与上述基于语义识别的房源推荐方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。
此外，本发明实施例还提供一种可读存储介质。
本发明可读存储介质上存储有基于语义识别的房源推荐程序，其中所述基于语义识别的房源推荐程序被处理器执行时，实现如上述的基于语义识别的房源推荐方法的步骤。
其中，基于语义识别的房源推荐程序被执行时所实现的方法可参照本发明基于语义识别的房源推荐方法的各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于语义识别的房源推荐方法，其特征在于，所述基于语义识别的房源推荐方法包括以下步骤：
当接收到客户端发送的语句文本时，对所述语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断所述语义识别结果中是否包含预设字段；
若所述语义识别结果中包含预设字段，则从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；
依据所述购房意向标签，确定目标房源，并将所述目标房源推荐至所述客户端，以供所述客户端在对话框中显示所述目标房源。
2.如权利要求1所述的基于语义识别的房源推荐方法，其特征在于，依据所述购房意向标签，确定目标房源的步骤包括：
依据所述数据库中的各房源标签和所述购房意向标签，计算各房源标签对应房源与所述购房意向标签对应房源之间的余弦相似度；
将所述余弦相似度大于或等于预设阈值的房源标签对应的房源，确定为候选房源，以形成候选房源集合；
判断所述候选房源集合中的候选房源的数量是否大于预设目标房源数；
若所述候选房源集合中的候选房源的数量大于预设目标房源数，则依据所述余弦相似度的大小顺序，依次从所述候选房源集合中选择对应的候选房源作为目标房源，直至所述目标房源的数量达到预设目标房源数。
3.如权利要求2所述的基于语义识别的房源推荐方法，其特征在于，判断所述候选房源集合中的候选房源的数量是否大于预设目标房源数的步骤之后，还包括：
若所述候选房源集合中的候选房源的数量小于或等于预设目标房源数，则将所述候选房源集合中的全部候选房源确定为目标房源。
4.如权利要求2所述的基于语义识别的房源推荐方法，其特征在于，所述客户端在对话框中显示所述目标房源的步骤包括：
所述客户端在接收到若干目标房源时，获取所述若干目标房源中各目标房源的余弦相似度；
所述客户端依据所述各目标房源的余弦相似度的大小顺序，在对话框中排列显示所述若干目标房源中各目标房源。
5.如权利要求1-4中任一项所述的基于语义识别的房源推荐方法，其特征在于，从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签的步骤之前，还包括：
判断所述语句文本中包含的购房意向关键词的数量是否小于预设数量；
若所述语句文本中包含的购房意向关键词的数量小于预设数量，则执行购房意向对话操作；
在所述购房意向对话操作结束时，获取在所述购房意向对话操作过程中存储的购房意向对话语句；
从所述购房意向对话语句中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；
若所述语句文本中包含的购房意向关键词的数量大于或等于预设数量，则执行步骤：从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签。
6.如权利要求5所述的基于语义识别的房源推荐方法，其特征在于，所述执行购房意向对话操作的步骤包括：
获取预设的购房意向问题组，并将所述购房意向问题组中的购房意向问题发送至所述客户端；
当接收到所述客户端基于所述购房意向问题返回的购房意向对话语句时，存储所述购房意向对话语句。
7.一种基于语义识别的房源推荐装置，其特征在于，所述基于语义识别的房源推荐装置包括：
语义识别模块，用于当接收到客户端发送的语句文本时，对所述语句文本进行语义识别，以获取语义识别结果，并判断所述语义识别结果中是否包含预设字段；
购房意向确定模块，用于若所述语义识别结果中包含预设字段，则从所述语句文本中提取购房意向关键词，并依据所述购房意向关键词，确定购房意向标签；
房源推荐模块，用于依据所述购房意向标签，确定目标房源，并将所述目标房源推荐至所述客户端，以供所述客户端在对话框中显示所述目标房源。
8.如权利要求7所述的基于语义识别的房源推荐装置，其特征在于，所述购房意向确定模块还用于：
计算数据库中的各房源标签与所述购房意向标签之间的余弦相似度；
将所述余弦相似度大于或等于预设阈值的房源标签对应的房源，确定为候选房源，以形成候选房源集合；
判断所述候选房源集合中的候选房源的数量是否大于预设目标房源数；
若所述候选房源集合中的候选房源的数量大于预设目标房源数，则依据所述余弦相似度的大小顺序，依次从所述候选房源集合中选择对应的候选房源作为目标房源，直至所述目标房源的数量达到预设目标房源数。
9.一种基于语义识别的房源推荐设备，其特征在于，所述基于语义识别的房源推荐设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的基于语义识别的房源推荐程序，其中所述基于语义识别的房源推荐程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的基于语义识别的房源推荐方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于语义识别的房源推荐程序，其中所述基于语义识别的房源推荐程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的基于语义识别的房源推荐方法的步骤。
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