CN113554532A - 经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品 - Google Patents

经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品 Download PDF

Info

Publication number
CN113554532A
CN113554532A CN202110667108.6A CN202110667108A CN113554532A CN 113554532 A CN113554532 A CN 113554532A CN 202110667108 A CN202110667108 A CN 202110667108A CN 113554532 A CN113554532 A CN 113554532A
Authority
CN
China
Prior art keywords
broker
house
cell
list page
brokers
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110667108.6A
Other languages
English (en)
Inventor
杜博文
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Fangjianghu Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Fangjianghu Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Fangjianghu Technology Co Ltd filed Critical Beijing Fangjianghu Technology Co Ltd
Priority to CN202110667108.6A priority Critical patent/CN113554532A/zh
Publication of CN113554532A publication Critical patent/CN113554532A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/16—Real estate
    • G06Q50/167—Closing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0645—Rental transactions; Leasing transactions

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明提供一种经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品，该方法包括：根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求；其中，找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及房源关注区域；获取匹配找房需求的经纪人，并计算经纪人对于找房需求的匹配度分数；根据经纪人的匹配度分数及个人评价分数计算综合分数；根据综合分数对经纪人进行排序，并在经纪人列表页进行展示。本发明提供的经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品，提供了一种简单可行的新的排序方式，使经纪人列表对不同用户展示不同的排列顺序，从而更具针对性，并可通过排序的方法优先展示与找房需求匹配度高且服务能力强的经纪人，使用户找经纪人更加快速、方便。

Description

经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品。
背景技术
在房产交易过程中，房产经纪人在帮助客户找房、带看讲解、解读相关政策中起到了非常重要的作用。客户寻找合适的经纪人是房产交易过程中重要且必要的一步。互联网技术的发展改革了客户需要跑腿去各门店找相关经纪人的传统模式。一些主流房产网站、客户端目前提供了找经纪人功能，默认会按经纪人个人评分由高到低的方式排列出当前城市下的经纪人列表供客户选择，客户可以通过终端设备登录房产网站、客户端选择经纪人并与经纪人进行沟通。
然而，以上找经纪人的模式至少存在着以下问题：
列表页的默认排序规则是按经纪人个人评分由高到低进行排序，该评分是通过大数据模型算法，根据经纪人的服务质量、成交量、客户评价等指标计算出来的，评分越高代表着经纪人服务能力越强。但需要指出的是，大部分经纪人通常只对某一城区或特定几个小区比较熟悉，所以，有些经纪人虽然服务能力较强，但却不一定对客户所感兴趣的区域或小区比较熟悉，难以满足客户的需求。因此，当前的默认排序方式对不同的客户缺乏针对性。
经纪人分为买卖经纪人(主要负责房屋买卖)、租赁经纪人(主要负责房屋租赁)和综合经纪人(同时负责以上两种业务)。当前列表页会默认将所有类型的房产经纪人排列在一起，并没有按用户需求进行区分。
为了帮助客户找到匹配自己需求的经纪人，有的客户端会对用户提供一些筛选项，目前支持按城区、商圈筛选，但需要客户在较长的筛选项列表中去寻找相关条件和手动勾选，操作比较繁琐。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品。
本发明提供一种经纪人列表页排序方法，包括：根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求；其中，所述找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及房源关注区域；获取匹配所述找房需求的经纪人，并计算所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数；根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数；根据所述综合分数对所述经纪人进行排序，并在经纪人列表页进行展示。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数，具体包括：将所述匹配度分数及所述个人评价分数分别乘以对应的预设权值后进行加权求和，得到所述综合分数。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述房源关注区域包括感兴趣小区；相应地，所述根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求，包括：对距当前预设时间内所述用户终端对小区的房源浏览次数进行统计，获取所述房源浏览次数排名前N位的小区，作为所述感兴趣小区。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述方法还包括：若根据所述房源浏览行为获知所述用户终端浏览过的小区数量不足N个，则补充附近的小区至N个，将所述浏览过的小区和所述附近的小区共同作为所述感兴趣小区。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述获取匹配所述找房需求的经纪人，具体包括：根据所述找房需求，匹配满足如下条件的经纪人：经纪人类型满足所述房源服务需求类型、经纪人所在城市位于所述房源所在城市、经纪人主营小区包括所述感兴趣小区。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述计算各个所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数，具体包括：若所述经纪人的主营小区包括了所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区中排名第n位的小区，则所述经纪人的匹配度分数计为sn；若所述经纪人的主营小区不包括所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区但包括所述附近的小区，则所述经纪人的匹配度分数计为s；其中，若所述经纪人的主营小区包括了多个所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区，则n取最小值；n为大于或等于1且小于或等于N的整数；且满足s1>s2>s3>……sN>s。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述方法还包括：获取经纪人类型满足所述房源服务需求类型、经纪人所在城市位于所述房源所在城市、经纪人主营小区不包括所述感兴趣小区的经纪人；对所述经纪人按照所述个人评价分数进行排序，并在所述经纪人列表页中展示在所述匹配所述找房需求的经纪人的后面。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述房源服务需求类型包括购房或租赁；相应地，所述根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求，包括：根据距当前预设时间内所述用户终端的房源浏览行为，获取所述用户终端对购房模块的第一点击次数及对租赁模块的第二点击次数；根据所述第一点击次数和所述第二点击次数获取总点击次数；若所述第一点击次数占所述总点击次数的比例超过预设比例，则判定所述房源服务需求类型为购房；若所述第二点击次数占所述总点击次数的比例超过所述预设比例，则判定所述房源服务需求类型为租房；若所述第一点击次数及所述第二点击次数占所述总点击次数的比例均未超过所述预设比例，则判定所述房源服务需求类型为购房或租房。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，在所述房源服务需求类型为购房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括买卖经纪人和综合经纪人；在所述房源服务需求类型为租房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括租赁经纪人和综合经纪人；在所述房源服务需求类型为购房或租房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括买卖经纪人、租赁经纪人和综合经纪人。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述预设比例为0.8。
本发明还提供一种经纪人列表页排序装置，包括：找房需求获取模块，用于：根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求；其中，所述找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及房源关注区域；经纪人匹配及匹配度分数计算模块，用于：获取匹配所述找房需求的经纪人，并计算所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数；综合分数计算模块，用于：根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数；排序及展示模块，用于：根据所述综合分数对所述经纪人进行排序，并在经纪人列表页进行展示。
本发明还提供一种电子设备，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如上述任一种所述经纪人列表页排序方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述经纪人列表页排序方法的步骤。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述任一种所述经纪人列表页排序方法的步骤。
本发明提供的经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品，通过根据找房需求计算经纪人的匹配度分数，并通过匹配度分数和个人评价分数计算经纪人的综合分数，根据综合分数对经纪人进行排序，提供了一种简单可行的新的排序方式，使经纪人列表对不同用户展示不同的排列顺序，从而更具针对性，并可通过排序的方法优先展示与找房需求匹配度高且服务能力强的经纪人，使用户找经纪人更加快速、方便。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的经纪人列表页排序方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的经纪人列表页排序方法的流程示意图之二；
图3是本发明提供的经纪人列表页排序方法的流程示意图之三；
图4是本发明提供的经纪人列表页排序装置的结构示意图；
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1-图5描述本发明的经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品。
图1是本发明提供的经纪人列表页排序方法的流程示意图之一。如图1所示，所述方法包括：
步骤101、根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求；其中，所述找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及房源关注区域。
房源浏览行为可以反映找房需求，因此根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求。如根据用户终端浏览的房源是买卖房源还是租赁房源，判断房源服务需求类型是买卖还是租赁；根据用户终端浏览的房源的城市信息获取满足找房需求的房源所在城市；根据用户终端浏览的房源的区域范围获取房源关注区域。
步骤102、获取匹配所述找房需求的经纪人，并计算所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数。
获取匹配找房需求的经纪人，也即以得到的找房需求为条件，匹配符合找房需求的经纪人。符合找房需求的经纪人包括经纪人类型满足房源服务需求类型、经纪人所在城市位于房源所在城市、经纪人的主营区域包括房源关注区域的经纪人。
得到满足找房需求的经纪人之后，计算经纪人对应找房需求的匹配度分数，匹配度分数体现了经纪人满足找房需求的程度。
步骤103、根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数。
匹配度分数体现了经纪人对于找房需求的匹配度，个人评价分数体现了经纪人的个人能力。将匹配度分数和个人评价分数相结合，根据经纪人的匹配度分数及个人评价分数计算综合分数，有利于获取到与找房需求匹配度高且能力强的经纪人。
步骤104、根据所述综合分数对所述经纪人进行排序，并在经纪人列表页进行展示。
根据得到的综合分数对经纪人进行排序，综合分数高的经纪人靠前，综合分数低的经纪人靠后，在经纪人列表页进行展示。若所需展示的经纪人数量较多，则可以分页展示。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过根据找房需求计算经纪人的匹配度分数，并通过匹配度分数和个人评价分数计算经纪人的综合分数，根据综合分数对经纪人进行排序，提供了一种简单可行的新的排序方式，使经纪人列表对不同用户展示不同的排列顺序，从而更具针对性，并可通过排序的方法优先展示与找房需求匹配度高且服务能力强的经纪人，使用户找经纪人更加快速、方便。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数，具体包括：将所述匹配度分数及所述个人评价分数分别乘以对应的预设权值后进行加权求和，得到所述综合分数。
可以根据匹配度分数和个人评价分数的对于综合分数的重要程度分别设置匹配度分数对应的权值及个人评价分数对应的权值，然后通过加权求和得到综合分数。如综合分数的计算可以表示为：
Ssum＝m×M+q×Q
其中，Ssum表示综合分数，M表示匹配度分数，m表示匹配度分数的权值，Q表示个人评价分数，q表示个人评价分数的权值。
经纪人的个人评价分数大致符合正态分布，高分的经纪人人数较少，基本都是行业资深从业人员。这部分经纪人对所在城市的所有用户都优先展示，会导致商机量过载，而评分排在后面的大部分经纪人却缺少了足够的展示机会，不利于行业新人的发展。而根据综合分数计算得分，而非单纯考虑个人评价分数进行排序，不仅考虑了找房需求，也有利于提高新人的排序。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过将匹配度分数及个人评价分数分别乘以对应的预设权值后进行加权求和，得到综合分数，有利于在平衡找房需求匹配程度和经纪人个人能力的基础上，获取经纪人的更佳排序。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述房源关注区域包括感兴趣小区；相应地，所述根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求，包括：对距当前预设时间内所述用户终端对小区的房源浏览次数进行统计，获取所述房源浏览次数排名前N位的小区，作为所述感兴趣小区。
房源关注区域是指根据用户终端浏览房源的行为所获知的用户所关注的或感兴趣的房源区域。房源区域通常以小区为单位进行划分。因此，房源关注区域包括感兴趣小区。相应地，在根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求中的房源关注区域时，通过用户终端距当前预设时间内的小区的房源浏览次数进行统计，获取房源浏览次数排名前N位的小区，作为感兴趣小区。其中N为设定的整数。比如，将近7日内用户浏览过的房源所在小区以及小区内房源的浏览次数进行统计、存储、并实时更新，房源浏览次数排名前3名的小区设定为用户感兴趣的小区。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过对距当前预设时间内用户终端对小区的房源浏览次数进行统计，获取房源浏览次数排名前N位的小区，作为感兴趣小区，实现了找房需求中房源关注区域的精确获取。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述方法还包括：若根据所述房源浏览行为获知所述用户终端浏览过的小区数量不足N个，则补充附近的小区至N个，将所述浏览过的小区和所述附近的小区共同作为所述感兴趣小区。
用户浏览过的小区的附近小区，也很大程度上符合用户的找房需求。因此，在获取感兴趣小区时，若根据房源浏览行为获知用户终端浏览过的小区数量不足N个，则补充附近的小区至N个，将浏览过的小区和附近的小区共同作为感兴趣小区。比如，若用户浏览过的小区数量不足3个的，则补充附近的小区至3个。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过在根据房源浏览行为获知用户终端浏览过的小区数量不足N个时，则补充附近的小区至N个，有利于全面反映找房需求。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述获取匹配所述找房需求的经纪人，具体包括：根据所述找房需求，匹配满足如下条件的经纪人：经纪人类型满足所述房源服务需求类型、经纪人所在城市位于所述房源所在城市、经纪人主营小区包括所述感兴趣小区。
在找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及感兴趣小区时，与找房需求匹配的匹配找房需求的经纪人需满足如下条件：经纪人类型满足房源服务需求类型、经纪人所在城市位于房源所在城市、经纪人主营小区包括感兴趣小区。其中，房源服务需求类型如租赁或买卖，经纪人类型如买卖经纪人、租赁经纪人、综合经纪人。
经纪人的信息可以存储在ES(elasticsearch，一种搜索服务器)中，这些信息除了经纪人的姓名、年龄等基本信息外，还录入了所在城市、个人评价分数、主要负责小区、经纪人类型等信息，且可被检索。设定检索条件为：城市ID为用户所在城市、经纪人类型为符合用户需求的类型，主营小区包括用户感兴趣的小区。通过请求检索获得能够匹配用户偏好的经纪人，这些经纪人将在列表中得到优先展示。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过根据找房需求，匹配满足如下条件的经纪人：经纪人类型满足房源服务需求类型、经纪人所在城市位于房源所在城市、经纪人主营小区包括感兴趣小区，实现了以主营小区为基准获取匹配找房需求的经纪人，符合常规的找房需求。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述计算各个所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数，具体包括：若所述经纪人的主营小区包括了所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区中排名第n位的小区，则所述经纪人的匹配度分数计为sn；若所述经纪人的主营小区不包括所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区但包括所述附近的小区，则所述经纪人的匹配度分数计为s；其中，若所述经纪人的主营小区包括了多个所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区，则n取最小值；n为大于或等于1且小于或等于N的整数；且满足s1>s2>s3>……sN>s。
得到匹配找房需求的经纪人后，由于每个人的匹配程度可能存在差异，匹配度分数的计算方法为：
若经纪人的主营小区包括了用户浏览次数排名第n位的小区，则该经纪人的匹配度分数累计sn分，若经纪人的主营小区包括了附近的小区，则匹配度分数累计s分，其中s1>s2>s3>……sN>s。若所述经纪人的主营小区包括了多个用户终端浏览过的感兴趣小区，则n取最小值。
比如，若经纪人的主营小区包括了用户浏览次数排名第1位的小区，则该经纪人的匹配度分数累计s1分；若经纪人的主营小区包括了用户浏览次数排名第2位的小区，则该经纪人的匹配度分数累计s2分；若经纪人的主营小区包括了用户浏览次数排名第3位及排名第4位的小区，则该经纪人的匹配度分数累计s3分；若经纪人的主营小区包括了附近的小区，则匹配度分数累计s分。
由于用户对于小区的浏览次数排名越靠前，则表示越关注此小区。因此，令s1>s2>s3>……sN>s，可以使得经纪人的主营小区包括的用户浏览小区的排名越靠前时，匹配度分数越高。
若只采用匹配度分数，仍会存在很多经纪人匹配度分数相同的情况，需要根据匹配度分数以及经纪人的个人评价分数计算综合分数。
得到综合分数后，对以上经纪人按综合分数进行排序，为保证速度，排序方法可采用比较成熟的快速排序方法。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过根据经纪人主营小区在用户浏览房源所在小区中的排名设置匹配度分数，提高了与找房需求相匹配的经纪人的匹配程度。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述方法还包括：获取经纪人类型满足所述房源服务需求类型、经纪人所在城市位于所述房源所在城市、经纪人主营小区不包括所述感兴趣小区的经纪人；对所述经纪人按照所述个人评价分数进行排序，并在所述经纪人列表页中展示在所述匹配所述找房需求的经纪人的后面。
可以以并发的方式请求检索，在ES中获取未能与客户喜好相匹配的经纪人，此时的检索条件为：城市ID为用户所在城市、经纪人类型为符合用户需求的类型，主营小区不包括用户感兴趣的小区，对这些经纪人直接按照个人评价分数进行排序，排列在能够匹配客户喜好的经纪人(匹配找房需求的经纪人)后面，控制客户端以分页的方式展示给客户。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过对于主营小区不包括感兴趣小区的经纪人，按照个人评价分数进行排序，并在经纪人列表页中展示在匹配找房需求的经纪人的后面，有利于提高经纪人列表中所显示的经纪人的全面性及经纪人信息显示的灵活性。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述房源服务需求类型包括购房或租赁；相应地，所述根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求，包括：根据距当前预设时间内所述用户终端的房源浏览行为，获取所述用户终端对购房模块的第一点击次数及对租赁模块的第二点击次数；根据所述第一点击次数和所述第二点击次数获取总点击次数；若所述第一点击次数占所述总点击次数的比例超过预设比例，则判定所述房源服务需求类型为购房；若所述第二点击次数占所述总点击次数的比例超过所述预设比例，则判定所述房源服务需求类型为租房；若所述第一点击次数及所述第二点击次数占所述总点击次数的比例均未超过所述预设比例，则判定所述房源服务需求类型为购房或租房。
房源服务需求类型包括购房或租赁。由于大部分客户在找经纪人的同时也有通过终端设备浏览房源的行为，因此可通过用户对房源的浏览行为判断用户的需求主要是购房还是租房。由于用户的需求一般是购房或租房二选其一，且短期内不易改变，因此根据用户的需求，可对符合其需求的类型的经纪人在列表中进行着重展示，而其他类型的经纪人进行过滤。房产网站或手机客户端会有相应的租房模块和购房模块，分别在不同的模块展示相应的房源。因此可通过统计用户距当前预设时间内(如7日内)对相应模块的点击率判断用户需求。
根据距当前预设时间内用户终端的房源浏览行为，获取用户终端对购房模块的第一点击次数及对租赁模块的第二点击次数；根据第一点击次数和第二点击次数获取总点击次数；若第一点击次数占总点击次数的比例超过预设比例，则判定房源服务需求类型为购房；若第二点击次数占总点击次数的比例超过预设比例，则判定房源服务需求类型为租房；若第一点击次数及第二点击次数占总点击次数的比例均未超过预设比例，则判定房源服务需求类型为购房或租房。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过根据对于租房模块或购房模块的点击率获取房源服务需求类型，提高了房源服务需求类型的准确性。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，在所述房源服务需求类型为购房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括买卖经纪人和综合经纪人；在所述房源服务需求类型为租房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括租赁经纪人和综合经纪人；在所述房源服务需求类型为购房或租房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括买卖经纪人、租赁经纪人和综合经纪人。
综合经纪人不仅负责房屋买卖同时负责房屋租赁。因此，在房源服务需求类型为购房时，匹配找房需求的经纪人包括买卖经纪人和综合经纪人；在房源服务需求类型为租房时，匹配找房需求的经纪人包括租赁经纪人和综合经纪人；在房源服务需求类型为购房或租房时，匹配找房需求的经纪人包括买卖经纪人、租赁经纪人和综合经纪人。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过在房源服务需求类型为购房时，匹配找房需求的经纪人包括买卖经纪人和综合经纪人；在房源服务需求类型为租房时，匹配找房需求的经纪人包括租赁经纪人和综合经纪人；在房源服务需求类型为购房或租房时，匹配找房需求的经纪人包括买卖经纪人、租赁经纪人和综合经纪人，提高了经纪人列表的针对性和全面性。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序方法，所述预设比例为0.8。
在判断房源服务需求类型时，采用“二八原则”，若用户对购房模块的点击率超过80％，则可判定用户主要需求为购房，此时在经纪人列表中展示买卖经纪人和综合经纪人，反之，若用户对租房模块的点击率超过80％，则可判定用户主要需求为租房，则展示租赁经纪人和综合经纪人，而在租房模块和购房模块的点击率均没有形成“二八原则”的数量优势的情况下，则展示全部类型的经纪人，包括租赁经纪人、买卖经纪人及综合经纪人。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，通过设置预设比例为0.8，进一步提高了房源服务需求类型的准确性。
图2是本发明提供的经纪人列表页排序方法的流程示意图之二。图3是本发明提供的经纪人列表页排序方法的流程示意图之三。下面结合图2和图3进一步说明本发明提供的经纪人列表页排序方法的流程。
本发明提供的经纪人列表页排序方法的具体实现过程包括：
一、判断用户的需求是购房还是租赁
由于大部分客户在找经纪人的同时也有通过终端设备浏览房源的行为，因此可通过用户对房源的浏览行为判断用户的需求主要是购房还是租房。由于用户的需求一般是购房或租房二选其一，且短期内不易改变，因此根据用户的需求，可对符合其需求的类型的经纪人在列表中进行着重展示，而其他类型的经纪人进行过滤。
房产网站或手机客户端会有相应的租房模块和购房模块，分别在不同的模块展示相应的房源。因此可通过统计用户7日内对相应模块的点击率判断用户需求。判断采用“二八原则”，若用户对购房模块的点击率超过80％，则可判定用户主要需求为购房，此时在经纪人列表中展示买卖经纪人和综合经纪人，反之，则展示租赁经纪人和综合经纪人，而在某一模块的点击率没有形成“二八原则”的数量优势的情况下，则展示全部类型的经纪人。以上流程如图2所示。
二、确定用户的找房偏好
用户的找房偏好也是基于用户对房源的浏览进行估计，在用户浏览房源时，客户端将近7日内用户浏览过的房源所在小区以及小区内房源的浏览次数进行统计、存储、并实时更新，浏览次数排名前3名的小区设定为用户感兴趣的小区。若用户浏览过的小区数量不足3个的，则补充附近的小区至3个。
三、获取与用户找房偏好能够匹配的经纪人并计算匹配度评分和综合评分
经纪人的信息存储在ES(elasticsearch)中，这些信息除了经纪人的姓名、年龄等基本信息外，还录入了所在城市、个人评价分数、主要负责小区、经纪人类型等信息，且可被检索。设定检索条件为：城市ID为用户所在城市、经纪人类型为符合用户需求的类型，主营小区包括用户感兴趣的小区。通过请求检索获得能够匹配用户偏好的经纪人，这些经纪人将在列表中得到优先展示，但每个人的匹配程度却存在差异，匹配度评分的计算方法为：
若经纪人的主营小区包括了用户浏览次数排名第n位的小区，则该经纪人的匹配度分数累计sn分，若经纪人的主营小区包括了附近的小区，则匹配度分数累计s分，其中s1>s2>s3>……sN>s。但这样仍会存在很多经纪人匹配度分数相同的情况，需要根据匹配度分数以及经纪人的个人评价分数计算综合分数。综合分数的计算使用了因子加权的方法，具体计算方法为：
Ssum＝m×M+q×Q
其中，Ssum表示综合分数，M表示匹配度分数，m表示匹配度分数的权值，Q表示个人评价分数，q表示个人评价分数的权值。
对以上经纪人按综合分数进行排序，为保证速度，排序方法可采用比较成熟的快速排序方法。
四、获取剩余的经纪人信息
以并发的方式请求检索，获取未能与客户喜好相匹配的经纪人，此时的检索条件为：城市ID为用户所在城市、经纪人类型为符合用户需求的类型，主营小区不包括用户感兴趣的小区，对这些经纪人直接按照个人评价分数进行排序，排列在能够匹配客户喜好的经纪人后面，控制客户端以分页的方式展示给客户。以上过程如图3所示。
本发明提供的经纪人列表页排序方法的设计要点包括：
1、设计用户的偏好估计方案，自动获取到用户感兴趣的小区，进行记录并更新。
2、设计匹配度评分的计算方案，计算经纪人的主营区域与客户偏好之间的匹配程度。
3、基于经纪人的个人评分和与当前用户的匹配度评分，设计综合得分的计算方法，由于城市中的经纪人数量较多，计算方法需要简单可靠，以保证计算和排序的速度比较快。
本发明提供的经纪人列表页排序方法，依据用户的偏好计算经纪人与该用户的匹配度得分，并通过多因子加权的方式通过个人评价分数和匹配度得分计算出经纪人与当前用户的综合匹配得分(综合分数)。本发明提供一种新的排序方式供用户选择，方案简单可行，使经纪人列表对不同用户展示不同的排列顺序，使经纪人列表更具有针对性，通过排序的方法优先向客户展示经纪人的主营区域与客户感兴趣的区域匹配度高且服务能力强的经纪人，使客户找经纪人更加快速、方便。
下面对本发明提供的经纪人列表页排序装置进行描述，下文描述的经纪人列表页排序装置与上文描述的经纪人列表页排序方法可相互对应参照。
图4是本发明提供的经纪人列表页排序装置的结构示意图。如图4所示，所述装置包括找房需求获取模块10、经纪人匹配及匹配度分数计算模块20、综合分数计算模块30及排序及展示模块40，其中：找房需求获取模块10用于：根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求；其中，所述找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及房源关注区域；经纪人匹配及匹配度分数计算模块20用于：获取匹配所述找房需求的经纪人，并计算所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数；综合分数计算模块30用于：根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数；排序及展示模块40用于：根据所述综合分数对所述经纪人进行排序，并在经纪人列表页进行展示。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过根据找房需求计算经纪人的匹配度分数，并通过匹配度分数和个人评价分数计算经纪人的综合分数，根据综合分数对经纪人进行排序，提供了一种简单可行的新的排序方式，使经纪人列表对不同用户展示不同的排列顺序，从而更具针对性，并可通过排序的方法优先展示与找房需求匹配度高且服务能力强的经纪人，使用户找经纪人更加快速、方便。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序装置，综合分数计算模块30具体用于：将所述匹配度分数及所述个人评价分数分别乘以对应的预设权值后进行加权求和，得到所述综合分数。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过将匹配度分数及个人评价分数分别乘以对应的预设权值后进行加权求和，得到综合分数，有利于在平衡找房需求匹配程度和经纪人个人能力的基础上，获取经纪人的更佳排序。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序装置，所述房源关注区域包括感兴趣小区；相应地，所述找房需求获取模块10在用于根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求时，具体用于：对距当前预设时间内所述用户终端对小区的房源浏览次数进行统计，获取所述房源浏览次数排名前N位的小区，作为所述感兴趣小区。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过对距当前预设时间内用户终端对各个小区的房源浏览次数进行统计，获取房源浏览次数排名前N位的小区，作为感兴趣小区，实现了找房需求中房源关注区域的精确获取。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序装置，所述找房需求获取模块10还用于：若根据所述房源浏览行为获知所述用户终端浏览过的小区数量不足N个，则补充附近的小区至N个，将所述浏览过的小区和所述附近的小区共同作为所述感兴趣小区。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过在根据房源浏览行为获知用户终端浏览过的小区数量不足N个时，则补充附近的小区至N个，有利于全面反映找房需求。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序装置，经纪人匹配及匹配度分数计算模块20在用于获取匹配所述找房需求的经纪人时，具体用于：根据所述找房需求，匹配满足如下条件的经纪人：经纪人类型满足所述房源服务需求类型、经纪人所在城市位于所述房源所在城市、经纪人主营小区包括所述感兴趣小区。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过根据找房需求，匹配满足如下条件的经纪人：经纪人类型满足房源服务需求类型、经纪人所在城市位于房源所在城市、经纪人主营小区包括感兴趣小区，实现了以主营小区为基准获取匹配找房需求的经纪人，符合常规的找房需求。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序装置，经纪人匹配及匹配度分数计算模块20在用于计算各个所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数时，具体用于：若所述经纪人的主营小区包括了所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区中排名第n位的小区，则所述经纪人的匹配度分数计为sn；若所述经纪人的主营小区不包括所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区但包括所述附近的小区，则所述经纪人的匹配度分数计为s；其中，若所述经纪人的主营小区包括了多个所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区，则n取最小值；n为大于或等于1且小于或等于N的整数；且满足s1>s2>s3>……sN>s。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过根据经纪人主营小区在用户浏览房源所在小区中的排名设置匹配度分数，提高了与找房需求相匹配的经纪人的匹配程度。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序装置，排序及展示模块40还用于：获取经纪人类型满足所述房源服务需求类型、经纪人所在城市位于所述房源所在城市、经纪人主营小区不包括所述感兴趣小区的经纪人；对所述经纪人按照所述个人评价分数进行排序，并在所述经纪人列表页中展示在所述匹配所述找房需求的经纪人的后面。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过对于主营小区不包括感兴趣小区的经纪人，按照个人评价分数进行排序，并在经纪人列表页中展示在匹配找房需求的经纪人的后面，有利于提高经纪人列表中所显示的经纪人的全面性及经纪人信息显示的灵活性。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序装置，所述房源服务需求类型包括购房或租赁；相应地，所述找房需求获取模块10在用于根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求时，具体用于：根据距当前预设时间内所述用户终端的房源浏览行为，获取所述用户终端对购房模块的第一点击次数及对租赁模块的第二点击次数；根据所述第一点击次数和所述第二点击次数获取总点击次数；若所述第一点击次数占所述总点击次数的比例超过预设比例，则判定所述房源服务需求类型为购房；若所述第二点击次数占所述总点击次数的比例超过所述预设比例，则判定所述房源服务需求类型为租房；若所述第一点击次数及所述第二点击次数占所述总点击次数的比例均未超过所述预设比例，则判定所述房源服务需求类型为购房或租房。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过根据对于租房模块或购房模块的点击率获取房源服务需求类型，提高了房源服务需求类型的准确性。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序装置，在所述房源服务需求类型为购房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括买卖经纪人和综合经纪人；在所述房源服务需求类型为租房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括租赁经纪人和综合经纪人；在所述房源服务需求类型为购房或租房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括买卖经纪人、租赁经纪人和综合经纪人。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过在房源服务需求类型为购房时，匹配找房需求的经纪人包括买卖经纪人和综合经纪人；在房源服务需求类型为租房时，匹配找房需求的经纪人包括租赁经纪人和综合经纪人；在房源服务需求类型为购房或租房时，匹配找房需求的经纪人包括买卖经纪人、租赁经纪人和综合经纪人，提高了经纪人列表的针对性和全面性。
根据本发明提供的一种经纪人列表页排序装置，所述预设比例为0.8。
本发明提供的经纪人列表页排序装置，通过设置预设比例为0.8，进一步提高了房源服务需求类型的准确性。
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行经纪人列表页排序方法，该方法包括：根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求；其中，所述找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及房源关注区域；获取匹配所述找房需求的经纪人，并计算所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数；根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数；根据所述综合分数对所述经纪人进行排序，并在经纪人列表页进行展示。
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的经纪人列表页排序方法，该方法包括：根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求；其中，所述找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及房源关注区域；获取匹配所述找房需求的经纪人，并计算所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数；根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数；根据所述综合分数对所述经纪人进行排序，并在经纪人列表页进行展示。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的经纪人列表页排序方法，该方法包括：根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求；其中，所述找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及房源关注区域；获取匹配所述找房需求的经纪人，并计算所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数；根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数；根据所述综合分数对所述经纪人进行排序，并在经纪人列表页进行展示。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
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各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种经纪人列表页排序方法，其特征在于，包括：
根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求；其中，所述找房需求包括房源服务需求类型、房源所在城市及房源关注区域；
获取匹配所述找房需求的经纪人，并计算所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数；
根据所述经纪人的所述匹配度分数及个人评价分数计算综合分数；
根据所述综合分数对所述经纪人进行排序，并在经纪人列表页进行展示。
2.根据权利要求1所述的经纪人列表页排序方法，其特征在于，所述房源关注区域包括感兴趣小区；相应地，所述根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求，包括：
对距当前预设时间内所述用户终端对小区的房源浏览次数进行统计，获取所述房源浏览次数排名前N位的小区，作为所述感兴趣小区。
3.根据权利要求2所述的经纪人列表页排序方法，其特征在于，所述方法还包括：
若根据所述房源浏览行为获知所述用户终端浏览过的小区数量不足N个，则补充附近的小区至N个，将所述浏览过的小区和所述附近的小区共同作为所述感兴趣小区。
4.根据权利要求3所述的经纪人列表页排序方法，其特征在于，所述获取匹配所述找房需求的经纪人，具体包括：
根据所述找房需求，匹配满足如下条件的经纪人：经纪人类型满足所述房源服务需求类型、经纪人所在城市位于所述房源所在城市、经纪人主营小区包括所述感兴趣小区。
5.根据权利要求4所述的经纪人列表页排序方法，其特征在于，所述计算各个所述经纪人对于所述找房需求的匹配度分数，具体包括：
若所述经纪人的主营小区包括了所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区中排名第n位的小区，则所述经纪人的匹配度分数计为sn；
若所述经纪人的主营小区不包括所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区但包括所述附近的小区，则所述经纪人的匹配度分数计为s；
其中，若所述经纪人的主营小区包括了多个所述用户终端浏览过的所述感兴趣小区，则n取最小值；n为大于或等于1且小于或等于N的整数；且满足s1>s2>s3>……sN>s。
6.根据权利要求3所述的经纪人列表页排序方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取经纪人类型满足所述房源服务需求类型、经纪人所在城市位于所述房源所在城市、经纪人主营小区不包括所述感兴趣小区的经纪人；
对所述经纪人按照所述个人评价分数进行排序，并在所述经纪人列表页中展示在所述匹配所述找房需求的经纪人的后面。
7.根据权利要求1所述的经纪人列表页排序方法，其特征在于，所述房源服务需求类型包括购房或租赁；相应地，所述根据用户终端的房源浏览行为获取找房需求，包括：
根据距当前预设时间内所述用户终端的房源浏览行为，获取所述用户终端对购房模块的第一点击次数及对租赁模块的第二点击次数；
根据所述第一点击次数和所述第二点击次数获取总点击次数；
若所述第一点击次数占所述总点击次数的比例超过预设比例，则判定所述房源服务需求类型为购房；若所述第二点击次数占所述总点击次数的比例超过所述预设比例，则判定所述房源服务需求类型为租房；若所述第一点击次数及所述第二点击次数占所述总点击次数的比例均未超过所述预设比例，则判定所述房源服务需求类型为购房或租房。
8.根据权利要求7所述的经纪人列表页排序方法，其特征在于，在所述房源服务需求类型为购房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括买卖经纪人和综合经纪人；在所述房源服务需求类型为租房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括租赁经纪人和综合经纪人；在所述房源服务需求类型为购房或租房时，所述匹配所述找房需求的经纪人包括买卖经纪人、租赁经纪人和综合经纪人。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述经纪人列表页排序方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述经纪人列表页排序方法的步骤。
CN202110667108.6A 2021-06-16 2021-06-16 经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品 Pending CN113554532A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110667108.6A CN113554532A (zh) 2021-06-16 2021-06-16 经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110667108.6A CN113554532A (zh) 2021-06-16 2021-06-16 经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113554532A true CN113554532A (zh) 2021-10-26

Family

ID=78102155

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110667108.6A Pending CN113554532A (zh) 2021-06-16 2021-06-16 经纪人列表页排序方法、存储介质及程序产品

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113554532A (zh)

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003058736A (ja) * 2001-08-20 2003-02-28 Nobuyuki Takahashi 分譲物件の売買支援方法および分譲物件の売買支援システム
US20100082406A1 (en) * 2008-10-01 2010-04-01 Fawaz Mazen N System and method for providing real estate referrals
CN106339818A (zh) * 2016-08-30 2017-01-18 李壮志 一种房产中介服务系统及客户与经纪人匹配方法
JP2017228243A (ja) * 2016-06-24 2017-12-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 中古住宅仲介システム
CN108230113A (zh) * 2018-01-16 2018-06-29 平安好房（上海）电子商务有限公司 用户画像生成方法、装置、设备及可读存储介质
CN108376354A (zh) * 2018-01-10 2018-08-07 链家网（北京）科技有限公司 一种基于网络图结构的推荐方法及装置
CN108681568A (zh) * 2018-05-03 2018-10-19 北京五八信息技术有限公司 一种搜索排序方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN110298598A (zh) * 2019-07-03 2019-10-01 广东倍智测聘网络科技股份有限公司 一种人员与岗位的匹配方法、人岗匹配装置及电子设备
CN110347814A (zh) * 2019-06-28 2019-10-18 银江股份有限公司 一种律师精准推荐方法及系统
CN110634024A (zh) * 2019-09-12 2019-12-31 北京无限光场科技有限公司 一种用户属性标记方法、装置、电子设备及存储介质
CN110689457A (zh) * 2019-10-09 2020-01-14 重庆锐云科技有限公司 地产行业线上客户智能接待方法、服务器及存储介质
CN110990542A (zh) * 2019-10-11 2020-04-10 北京华跃博弈科技有限公司 一种房产中介服务平台客户需求匹配系统
CN111080407A (zh) * 2019-12-04 2020-04-28 青梧桐有限责任公司 房屋信息推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111639988A (zh) * 2020-05-22 2020-09-08 贝壳技术有限公司 经纪人推荐方法、装置、电子设备和存储介质
CN112418631A (zh) * 2020-11-16 2021-02-26 五八同城信息技术有限公司 一种资源分配方法、装置、电子设备及存储介质
KR20210043878A (ko) * 2019-10-14 2021-04-22 서경한 공인중개사가 수행하는 부동산 분양대행 시스템 및 방법.

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003058736A (ja) * 2001-08-20 2003-02-28 Nobuyuki Takahashi 分譲物件の売買支援方法および分譲物件の売買支援システム
US20100082406A1 (en) * 2008-10-01 2010-04-01 Fawaz Mazen N System and method for providing real estate referrals
JP2017228243A (ja) * 2016-06-24 2017-12-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 中古住宅仲介システム
CN106339818A (zh) * 2016-08-30 2017-01-18 李壮志 一种房产中介服务系统及客户与经纪人匹配方法
CN108376354A (zh) * 2018-01-10 2018-08-07 链家网（北京）科技有限公司 一种基于网络图结构的推荐方法及装置
CN108230113A (zh) * 2018-01-16 2018-06-29 平安好房（上海）电子商务有限公司 用户画像生成方法、装置、设备及可读存储介质
CN108681568A (zh) * 2018-05-03 2018-10-19 北京五八信息技术有限公司 一种搜索排序方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN110347814A (zh) * 2019-06-28 2019-10-18 银江股份有限公司 一种律师精准推荐方法及系统
CN110298598A (zh) * 2019-07-03 2019-10-01 广东倍智测聘网络科技股份有限公司 一种人员与岗位的匹配方法、人岗匹配装置及电子设备
CN110634024A (zh) * 2019-09-12 2019-12-31 北京无限光场科技有限公司 一种用户属性标记方法、装置、电子设备及存储介质
CN110689457A (zh) * 2019-10-09 2020-01-14 重庆锐云科技有限公司 地产行业线上客户智能接待方法、服务器及存储介质
CN110990542A (zh) * 2019-10-11 2020-04-10 北京华跃博弈科技有限公司 一种房产中介服务平台客户需求匹配系统
KR20210043878A (ko) * 2019-10-14 2021-04-22 서경한 공인중개사가 수행하는 부동산 분양대행 시스템 및 방법.
CN111080407A (zh) * 2019-12-04 2020-04-28 青梧桐有限责任公司 房屋信息推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111639988A (zh) * 2020-05-22 2020-09-08 贝壳技术有限公司 经纪人推荐方法、装置、电子设备和存储介质
CN112418631A (zh) * 2020-11-16 2021-02-26 五八同城信息技术有限公司 一种资源分配方法、装置、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
STEPHEN W.SALANT等: "For sale by owner:When to use a broker and how to price the house", THE JOURNAL OF REAL ESTATE FINANCE AND ECONOMICS, pages 157 - 173 *
李艳艳: "二手房经纪人如何准确抓住客户需求", 农村经济与科技, vol. 31, no. 04, pages 327 - 328 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9208437B2 (en) Personalized information pushing method and device
US8655949B2 (en) Correlated information recommendation
EP3623956A1 (en) Method and apparatus for obtaining recommendation information, and electronic device
US8166062B1 (en) Search-caching and threshold alerting for commerce sites
JP4886749B2 (ja) 推薦商品選択装置、推薦商品選択プログラムおよび商品検索装置
CN106708817B (zh) 信息搜索方法及装置
US7908184B2 (en) Method of providing customized information of commodity for on-line shopping mall users
US10032176B2 (en) Real time statistics extraction from arbitrary advertising audiences
CN106372249B (zh) 一种点击率预估方法、装置及电子设备
CN107424043A (zh) 一种产品推荐方法及装置，电子设备
US20070203887A1 (en) Methods and systems for endorsing search results
CN110796477A (zh) 广告展示方法、装置、电子设备及可读存储介质
US20210073892A1 (en) Product ordering method
US20140074851A1 (en) Dynamic data acquisition method and system
JP5749869B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体
US9542482B1 (en) Providing items of interest
CN106469392A (zh) 选择及推荐展示对象的方法及装置
US20190228451A1 (en) Method, system, and computer-readable medium for product and vendor selection
US20190333176A1 (en) Recording recommendation method, device, apparatus and computer-readable storage medium
CN110689402A (zh) 推荐商家的方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN107103028A (zh) 一种信息处理方法及装置
WO2013146075A1 (ja) 情報提供装置、情報提供方法、プログラム、情報記憶媒体及び情報提供システム
CN111654714B (zh) 信息处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN111680213A (zh) 信息推荐方法、数据处理方法及装置
CN116228342A (zh) 一种商品推荐方法、装置及计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination