CN113034225A - 一种合租地点房源推荐方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种合租地点房源推荐方法、系统、设备及存储介质，其中，方法包括：采集房源信息，根据所述房源信息构建房源信息数据库；对所述房源信息进行数据化处理，生成房源信息表；获取至少两个用户的约束条件，根据所述约束条件筛选出第一房源信息，根据所述第一房源信息生成第一信息表，所述约束条件包括有多个约束指标；根据所述约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取所述第一房源信息的总评分；根据所述总评分对所述第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐。本发明能够综合多个合租用户的要求，对合租房地点进行精准推荐，从而提升用户使用体验。

Description

一种合租地点房源推荐方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及房源信息处理技术领域，尤其涉及一种合租地点房源推荐方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
随着城镇化的发展，越来越多的人涌向大城市，但是城市建设的速度难以满足人们对住房的需求，因此出来大量房屋短缺的现象，越来越多的人选择合租。
现有技术中通常是根据房屋地点确定合租对象，但是不能够确定合租对象的是否好相处或者是否安全，很容易因为合租室友的问题更换新的房源。因此人们在租房时更倾向于与熟悉的人一起合租，而现有技术中房屋推荐方法只能够针对单个用户进行推荐，不能够同时满足多个用户的众多需求，无法结合所有合租对象的要求进行综合推荐，导致使用感欠佳。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种合租地点房源推荐方法、系统、设备及存储介质。
一种合租地点房源推荐方法，包括以下步骤：采集房源信息，根据所述房源信息构建房源信息数据库，所述房源信息包括房屋地点、房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格和房屋设备；对所述房源信息进行数据化处理，生成房源信息表；获取至少两个用户的约束条件，根据所述约束条件筛选出第一房源信息，根据所述第一房源信息生成第一信息表，所述约束条件包括有多个约束指标；根据所述约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取所述第一房源信息的总评分；根据所述总评分对所述第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐。
在其中一个实施例中，所述对所述房源信息进行数据化处理，生成房源信息表，具体包括：将所述房屋面积、小区绿化率和租房价格对应的数据存储在所述房源信息表中；将所述周边配套和房屋设备进行一位有效编码转化，并将转化后的数值存储在所述房源信息表中。
在其中一个实施例中，所述获取至少两个用户的约束条件，根据所述约束条件筛选出第一房源信息，所述约束条件包括有多个约束指标，具体包括：所述约束指标包括有通勤时长，根据所述房屋地点和上班地点计算通勤时长，筛选出至少两个用户的通勤时长均在阈值范围内的房源信息，作为第一房源信息；其中，所述通勤时长为采用公共交通方式的通勤时长。
在其中一个实施例中，所述约束指标还包括有：房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格、通勤时长和房屋设备。
在其中一个实施例中，所述根据所述约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取所述第一房源信息的总评分，具体包括：对特定第一房源信息进行评分时，每一项约束指标对应的权重为mi，计算出每个用户对该第一房源信息的评分，公式为：
Figure BDA0002978901020000021
Figure BDA0002978901020000022
Figure BDA0002978901020000023
Y＝Y1+Y2+…+Yk； (4)
其中，Y1为第一位用户对该第一房源信息的评分结果，第一位用户的约束指标的评分为xi，Y2为第二位用户对该第一房源信息的评分结果，第二位用户的约束指标的评分为yi，Yk为第k位用户对该第一房源信息的评分结果，第三位用户的约束指标的评分为zi，Y为该第一房源信息的中的总评分。
在其中一个实施例中，所述根据所述总评分对所述第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐，具体包括：采用TOP-K方式对用户进行房源信息推荐。
一种合租地点房源推荐系统，包括：信息采集模块，用于采集房源信息，根据所述房源信息构建房源信息数据库，所述房源信息包括房屋地点、房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格和房屋设备；信息处理模块，用于对所述房源信息进行数据化处理，生成房源信息表；信息筛选模块，用于获取至少两个用户的约束条件，根据所述约束条件筛选出第一房源信息，根据所述第一房源信息生成第一信息表，所述约束条件包括有多个约束指标；总评分计算模块，用于根据所述约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取所述第一房源信息的总评分；信息推荐模块，用于根据所述总评分对所述第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐。
一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述各个实施例中所述的一种合租地点房源推荐方法的步骤。
一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述的一种合租地点房源推荐方法的步骤。
相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：本发明能够综合多个合租用户的要求，对合租房地点进行精准推荐，从而提升用户使用体验。
附图说明
图1为一个实施例中一种合租地点房源推荐方法的流程示意图；
图2为一个实施例中一种合租地点房源推荐系统的结构示意图；
图3为一个实施例中设备的内部结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明做进一步详细说明。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。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种合租地点房源推荐方法，包括以下步骤：
步骤S101，采集房源信息，根据房源信息构建房源信息数据库，房源信息包括房屋地点、房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格和房屋设备。
具体地，可以通过系统平台和历史数据采集房源信息，根据房源信息构建房源信息数据库，可以在用户选定具体城市之后，在房源信息数据库中提取该城市内的所有房源信息。其中，房源信息可以包括有房屋地点、房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格和房屋设备等。
步骤S102，对房源信息进行数据化处理，生成房源信息表。
具体地，对房源信息数据库中的房源信息进行数据化处理，生成房源信息表。其中，房屋地点可以在获取用户的约束条件之后进行转化，距离用户上班地点越近，转化数值越低；反之，越高。而房屋面积、小区环境绿化率和住房价格具有对应的数值，因此可以直接存储在房源信息表中。
此外，由于周边配套和房屋设备具有离散型特点，因此可以对周边配套和房屋设备进行一位有效编码转化。例如周边配套，若配套有公交站、轻轨站、超市可以转化为3，若上述配套均没有则转化为0。
步骤S103，获取至少两个用户的约束条件，根据约束条件筛选出第一房源信息，根据第一房源信息生成第一信息表，约束条件包括有多个约束指标。
具体地，合租用户可以是两个及以上，获取至少两个用户的约束条件，约束条件包括有多个约束指标，根据约束条件在房源信息数据库中筛选出第一房源信息，即满足所有合租用户对应的约束条件的房源信息为第一房源信息，将根据第一房源信息生成第一房源信息表。
其中，多个约束指标可以包括房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格、通勤时长和房屋设备。用户可以根据需求对约束指标进行对应的填写。
步骤S104，根据约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取第一房源信息的总评分。
具体地，根据约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，例如，用户在小区绿化率处设置不低于30％，该第一房源信息的小区绿化率为30％～35％时记一分，小区绿化率为35％～40％时记两分等等。多个约束指标设置有对应的权重，例如租房价格权重为0.4，周边配套权重为0.1，通勤时长权重为0.4，房屋面积权重为0.1，小区绿化率和房屋设备无要求。可以根据用户设置对应的权重，从而根据约束指标的权重和评分就散获取该第一房源信息的总评分。根据总评分的大小对用户进行房源信息的推荐。
步骤S105，根据总评分对第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐。
具体地，根据总评分对第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，可以将排序位于前列，例如位于前三或前五的房源信息推送至用户。
在本实施例中，首先采集获取房源信息，根据房源信息构建房源信息数据库，对房源信息进行数据化生成房源信息表，获取至少两个用户的约束条件，根据约束条件筛选出第一房源信息，根据第一房源信息生成第一信息表，约束条件包括有多个约束指标，根据约束条件对第一房源信息的多个约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取第一房源信息的总评分，根据总评分对第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐，从而能够综合多个合租用户的要求，对合租地点进行合理精确的推荐，从而提升用户使用体检，便于用户确定对应的租房位置。
其中，步骤S103具体包括：约束指标包括有通勤时长，根据房屋地点和上班地点计算通勤时长，筛选出至少两个用户的通勤时长均在阈值范围内的房源信息，作为第一房源信息；其中，通勤时长为采用公共交通方式的通勤时长。
具体地，约束指标中包括有通勤时长，根据用户输入的多个上班地点，确定房源到多个上班地点的需要的通勤时长，可以预设阈值，例如采用公共交通方式通勤时长2小时，筛选出通勤时长在阈值范围内的房源信息，作为第一房源信息。其中公共交通方式可以是公交或地铁方式。
其中，步骤S104具体包括：对特定第一房源信息进行评分时，每一项约束指标对应的权重为mi，计算出每个用户对该第一房源信息的评分，公式为：
Figure BDA0002978901020000051
Figure BDA0002978901020000052
Figure BDA0002978901020000053
Y＝Y1+Y2+…+Yk； (4)
其中，Y1为第一位用户对该第一房源信息的评分结果，第一位用户的约束指标的评分为xi，Y2为第二位用户对该第一房源信息的评分结果，第二位用户的约束指标的评分为yi，Yk为第k位用户对该第一房源信息的评分结果，第三位用户的约束指标的评分为zi，Y为该第一房源信息的中的总评分。
具体地，例如在合租用户有两位分别为用户1和用户2，上班地点分别为a点和b点。收集用户1的约束条件：①小区绿化率不低于30％；②租房价格不高于2500元，租房价格每低150元，评分增加1分，客户对该约束指标设置权重40％；③周边配套含有超市；④通勤时长不高于40分钟，其步行时长不能多于20分钟，通勤时长每少3分钟，评分增加1分，客户对该约束指标设置权重40％；⑤房屋设备必须含有空调、洗衣机和热水器；⑥房屋面积不得低于50平，面积每多5平，评分增加1分，客户对该约束指标设置权重20％。收集用户2的约束条件：①对小区绿化率无要求；②租房价格不高于2400元，房源价格每低100，评分增加1分，客户对该约束指标设置权重30％；③通勤时长不高于50分钟，步行时长不能多于30分钟，每少5分钟，评分增加1分，客户对该约束指标设置权重30％④房屋面积不得低于50平，面积每多6平，评分增加1分，客户对该约束指标设置权重30％；⑤房屋设备必须含有空调、洗衣机和热水器。
然后，筛选出符合用户1和用户2约束条件的第一房源信息，根据设置的权重计算第一信息表中所有第一房源信息对应的总评分，根据总评分对用户进行房源推荐。
其中，步骤S105具体包括：采用TOP-K方式对用户进行房源信息推荐。
具体地，可以通过用户自行设定或系统默认的方式设置K值，将总评分排序结果的前K个房源信息推荐至用户，从而获取多个合租用户的理想房源信息，提前给用户进行筛选，便于用户后续进行精确的选择。
如图2所示，提供了一种合租地点房源推荐系统20，包括：信息采集模块21、信息处理模块22、信息筛选模块23、总评分计算模块24和信息推荐模块26，其中：
信息采集模块21，用于采集房源信息，根据房源信息构建房源信息数据库，房源信息包括房屋地点、房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格和房屋设备；
信息处理模块22，用于对房源信息进行数据化处理，生成房源信息表；
信息筛选模块23，用于获取至少两个用户的约束条件，根据约束条件筛选出第一房源信息，根据第一房源信息生成第一信息表，约束条件包括有多个约束指标；
总评分计算模块24，用于根据约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取第一房源信息的总评分；
信息推荐模块25，用于根据总评分对第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐。
在一个实施例中，信息处理模块22具体用于：将房屋面积、小区绿化率和租房价格对应的数据存储在房源信息表中；将周边配套和房屋设备进行一位有效编码转化，并将转化后的数值存储在房源信息表中。
在一个实施例中，信息筛选模块23具体用于：在约束指标包括有通勤时长时，根据房屋地点和上班地点计算通勤时长，筛选出至少两个用户的通勤时长均在阈值范围内的房源信息，作为第一房源信息；其中，通勤时长为采用公共交通方式的通勤时长。
在一个实施例中，总评分计算模块24具体用于：对特定第一房源信息进行评分时，每一项约束指标对应的权重为mi，计算出每个用户对该第一房源信息的评分，公式为：
Figure BDA0002978901020000071
Figure BDA0002978901020000072
Figure BDA0002978901020000073
Y＝Y1+Y2+…+Yk； (4)
其中，Y1为第一位用户对该第一房源信息的评分结果，第一位用户的约束指标的评分为xi，Y2为第二位用户对该第一房源信息的评分结果，第二位用户的约束指标的评分为yi，Yk为第k位用户对该第一房源信息的评分结果，第三位用户的约束指标的评分为zi，Y为该第一房源信息的中的总评分。
在一个实施例中，信息推荐模块25具体用于：采用TOP-K方式对用户进行房源信息推荐。
在一个实施例中，提供了一种设备，该设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该设备的处理器用于提供计算和控制能力。该设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该设备的数据库用于存储配置模板，还可用于存储目标网页数据。该设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种合租地点房源推荐方法。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的设备的限定，具体的设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还可以提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被计算机执行时使所述计算机执行如前述实施例所述的方法，所述计算机可以为上述提到的一种合租地点房源推荐系统的一部分。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在计算机存储介质(ROM/RAM、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所做的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种合租地点房源推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集房源信息，根据所述房源信息构建房源信息数据库，所述房源信息包括房屋地点、房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格和房屋设备；
对所述房源信息进行数据化处理，生成房源信息表；
获取至少两个用户的约束条件，根据所述约束条件筛选出第一房源信息，根据所述第一房源信息生成第一信息表，所述约束条件包括有多个约束指标；
根据所述约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取所述第一房源信息的总评分；
根据所述总评分对所述第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐。
2.根据权利要求1所述的一种合租地点房源推荐方法，其特征在于，所述对所述房源信息进行数据化处理，生成房源信息表，具体包括：将所述房屋面积、小区绿化率和租房价格对应的数据存储在所述房源信息表中；将所述周边配套和房屋设备进行一位有效编码转化，并将转化后的数值存储在所述房源信息表中。
3.根据权利要求1所述的一种合租地点房源推荐方法，其特征在于，所述获取至少两个用户的约束条件，根据所述约束条件筛选出第一房源信息，所述约束条件包括有多个约束指标，具体包括：
所述约束指标包括有通勤时长，根据所述房屋地点和上班地点计算通勤时长，筛选出至少两个用户的通勤时长均在阈值范围内的房源信息，作为第一房源信息；其中，所述通勤时长为采用公共交通方式的通勤时长。
4.根据权利要求3所述的一种合租地点房源推荐方法，其特征在于，所述约束指标还包括有：房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格、通勤时长和房屋设备。
5.根据权利要求1所述的一种合租地点房源推荐方法，其特征在于，所述根据所述约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取所述第一房源信息的总评分，具体包括：
对特定第一房源信息进行评分时，每一项约束指标对应的权重为mi，计算出每个用户对该第一房源信息的评分，公式为：
Figure FDA0002978901010000021
Figure FDA0002978901010000022
Figure FDA0002978901010000023
Y＝Y1+Y2+…+Yk； (4)
其中，Y1为第一位用户对该第一房源信息的评分结果，第一位用户的约束指标的评分为xi，Y2为第二位用户对该第一房源信息的评分结果，第二位用户的约束指标的评分为yi，Yk为第k位用户对该第一房源信息的评分结果，第三位用户的约束指标的评分为zi，Y为该第一房源信息的中的总评分。
6.根据权利要求1所述的一种合租地点房源推荐方法，其特征在于，所述根据所述总评分对所述第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐，具体包括：采用TOP-K方式对用户进行房源信息推荐。
7.一种合租地点房源推荐系统，其特征在于，包括：
信息采集模块，用于采集房源信息，根据所述房源信息构建房源信息数据库，所述房源信息包括房屋地点、房屋面积、小区环境绿化率、周边配套、租房价格和房屋设备；
信息处理模块，用于对所述房源信息进行数据化处理，生成房源信息表；
信息筛选模块，用于获取至少两个用户的约束条件，根据所述约束条件筛选出第一房源信息，根据所述第一房源信息生成第一信息表，所述约束条件包括有多个约束指标；
总评分计算模块，用于根据所述约束条件对第一房源信息的约束指标进行评分，根据约束指标的权重和评分计算获取所述第一房源信息的总评分；
信息推荐模块，用于根据所述总评分对所述第一信息表中的第一房源信息进行降序排序，根据排序结果对用户进行房源信息推荐。
8.一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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