[发明专利]根据用户特征偏好的房源推送方法、装置、设备及介质有效
| 申请号: | 201810042036.4 | 申请日: | 2018-01-16 |
| 公开(公告)号: | CN108197288B | 公开(公告)日: | 2020-09-01 |
| 发明(设计)人: | 王韬;孙朋伟;韦柏松;徐蓓;侯斯靓;胡海亮 | 申请(专利权)人: | 平安好房(上海)电子商务有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q30/06;G06Q50/16 |
| 代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 胡海国 |
| 地址: | 200000 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 根据 用户 特征 偏好 房源 推送 方法 装置 设备 介质 | ||
1.一种根据用户特征偏好的房源推送方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
当推送房源的时间达到时,计算当前时间与接收到用户在房源系统中填写资料行为时的时间差;
根据所述时间差分别计算用户填写资料行为和浏览行为的推送权重;
提取所述用户填写资料行为和浏览行为对应的行为分值,并结合所述推送权重计算用户填写资料行为和浏览行为的特征偏好得分;
根据所述用户填写资料行为和浏览行为的特征偏好得分计算用户特征偏好得分,并根据所述用户特征偏好得分向用户推送房源;
其中,所述计算当前时间与接收到用户在房源系统中填写资料行为时的时间差的步骤之后,还包括:
判断用户从接收到用户在房源系统中填写资料行为时至当前时间是否触发浏览行为;
若用户触发了浏览行为,则执行所述根据所述时间差分别计算用户填写资料行为和浏览行为的推送权重的步骤;否则,赋予所述用户填写资料行为的推送权重为预设权重。
2.如权利要求1所述的根据用户特征偏好的房源推送方法,其特征在于,所述根据所述时间差分别计算用户填写资料行为和浏览行为的推送权重的步骤包括:
将所述时间差与第一预设值相乘,获得时间差与第一预设值之间的乘积;
将所述乘积与第二预设值相加,获得乘积与第二预设值的和;
将第三预设值与所述和进行相除,获得用户填写资料行为的推送权重;
将所述第二预设值与用户填写资料行为的推送权重相减,获得用户浏览行为的推送权重。
3.如权利要求1所述的根据用户特征偏好的房源推送方法,其特征在于,所述根据所述用户特征偏好得分向用户推送房源的步骤包括:
根据所述用户特征偏好得分在房源系统中查找向用户推送的房源;
将查找到的房源向用户进行推送。
4.如权利要求1所述的根据用户特征偏好的房源推送方法,其特征在于,所述提取所述用户填写资料行为和浏览行为对应的行为分值的步骤包括:
将所述用户填写资料行为划分为一级行为,将所述浏览行为划分为二级行为;
根据划分级别后的用户填写资料行为和浏览行为提取对应级别的行为分值。
5.如权利要求4所述的根据用户特征偏好的房源推送方法,其特征在于,所述根据划分级别后的用户填写资料行为和浏览行为提取对应级别的行为分值的步骤包括:
提取所述用户填写资料行为和浏览行为对应的房源特征标签;
判断所述房源特征标签是否为一级行为对应的房源特征标签;
若所述房源特征标签为一级行为对应的房源特征标签,则提取一级行为对应的房源特征标签对应的行为分值,否则提取二级行为对应的房源特征标签对应的行为分值。
6.如权利要求1所述的根据用户特征偏好的房源推送方法,其特征在于,
计算用户特征偏好得分的公式为:
其中,T(t)为用户填写资料行为的推送权重,F显(Xi)为用户填写资料行为的行为分值,1-T(t)为用户浏览行为的推送权重,F隐(Xi)为用户浏览行为的行为分值。
7.一种根据用户特征偏好的房源推送装置,其特征在于,所述装置包括:
计算模块,用于当推送房源的时间达到时,计算当前时间与接收到用户在房源系统中填写资料行为时的时间差;根据所述时间差分别计算用户填写资料行为和浏览行为的推送权重;
提取模块,用于提取所述用户填写资料行为和浏览行为对应的行为分值,并结合所述推送权重计算用户填写资料行为和浏览行为的特征偏好得分;
推送模块,用于根据所述用户填写资料行为和浏览行为的特征偏好得分计算用户特征偏好得分,并根据所述用户特征偏好得分向用户推送房源;
其中,所述计算模块,还用于判断用户从接收到用户在房源系统中填写资料行为时至当前时间是否触发浏览行为;若用户触发了浏览行为,则执行所述根据所述时间差分别计算用户填写资料行为和浏览行为的推送权重的步骤;否则,赋予所述用户填写资料行为的推送权重为预设权重。
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