[发明专利]房源搜索方法、装置、设备及计算机可读存储介质有效
| 申请号: | 201910202673.8 | 申请日: | 2019-03-15 |
| 公开(公告)号: | CN110083762B | 公开(公告)日: | 2023-01-24 |
| 发明(设计)人: | 刘朦月;胡家义;钟亮;田磊;孙文宇;王昊;谢树铭 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/583;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: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 房源 搜索 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种房源搜索方法,其特征在于,所述房源搜索方法包括:
在接收到搜索终端发送的房源搜索指令时,根据所述房源搜索指令获取需求房源图片,并对所述需求房源图片进行特征提取,获得对应的房源图片特征,所述需求房源图片具有属性要求,需要判断所述需求房源图片是否满足属性要求;
基于预设局部敏感哈希算法对所述房源图片特征进行哈希映射,并根据映射结果和预设倒排索引表在预设房源库中进行一次搜索,获得备选房源,所述备选房源包括两个以上的样本房源,所述局部敏感哈希算法可将所述房源图片特征由高维向量转化为低维向量,以低维向量的方式在所述预设倒排索引表中寻找相似的样本房源作为初始备选房源,再以原房源图片特征在所述初始备选房源中进行进一步的筛选和搜索;
根据所述房源图片特征在所述备选房源中进行二次搜索,确定与所述需求房源图片对应的推荐房源;
获取所述推荐房源的推荐房源信息,并将所述推荐房源信息发送至所述搜索终端;
其中,所述基于预设局部敏感哈希算法对所述房源图片特征进行哈希映射,并根据映射结果和预设倒排索引表在预设房源库中进行一次搜索,获得备选房源的步骤,包括:
基于预设局部敏感哈希算法对所述房源图片特征进行映射,并根据映射结果在样本哈希桶中确定目标哈希桶;
确定所述目标哈希桶中包括的目标特征,并根据所述目标特征查询所述预设倒排索引表,确定所述目标特征所属的样本房源图片;
分别统计所述预设房源库中各样本房源图片包括的目标特征数,并根据所述目标特征数在预设房源库中确定备选房源;
其中,所述根据所述房源图片特征在所述备选房源中进行二次搜索,确定与所述需求房源图片对应的推荐房源的步骤,包括:
获取备选房源的备选房源图片所包括的目标特征,并确定所述备选房源图片所包括的目标特征数;
计算所述房源图片特征与所述备选房源图片的目标特征之间的特征距离;
将所述目标特征数以及所述特征距离代入至预设评分公式中确定所述备选房源图片的综合评分;
将评分高于预设分值的备选房源图片对应的备选房源作为推荐房源。
2.如权利要求1所述的房源搜索方法,其特征在于,所述根据映射结果和预设倒排索引表在预设房源库中进行一次搜索,获得备选房源的步骤之前,还包括:
获取所述预设房源库中各样本房源图片的样本图片特征,并基于所述预设局部敏感哈希算法将所述样本图片特征映射至对应的样本哈希桶中;
根据所述样本哈希桶的样本图片特征构建所述预设倒排索引表。
3.如权利要求1所述的房源搜索方法,其特征在于,所述在接收到搜索终端发送的房源搜索指令时,根据所述房源搜索指令获取需求房源图片,并对所述需求房源图片进行特征提取,获得对应的房源图片特征的步骤之后还包括:
向所述搜索终端发送需求房源位置请求,以尝试获取所述需求房源图片对应的需求房源位置概况;
若接收到所述搜索终端发送的需求房源位置概况信息,则根据所述需求房源位置概况信息在所述预设房源库中进行预筛选,获得预筛选房源;
所述基于预设局部敏感哈希算法对所述房源图片特征进行哈希映射,并根据映射结果和预设倒排索引表在预设房源库中进行一次搜索的步骤包括:
基于预设局部敏感哈希算法对所述房源图片特征进行哈希映射,并根据映射结果和预设倒排索引表在所述预筛选房源中进行一次搜索;
若接收到所述搜索终端发送的无概况信息,则执行步骤基于预设局部敏感哈希算法对所述房源图片特征进行哈希映射,并根据映射结果和预设倒排索引表在预设房源库中进行一次搜索。
4.如权利要求1所述的房源搜索方法,其特征在于,所述推荐房源信息包括中介服务链接,
所述获取所述推荐房源的推荐房源信息,并将所述推荐房源信息发送至所述搜索终端的步骤之后,还包括:
在接收到所述搜索终端基于所述中介服务链接发送的中介服务请求时,根据所述推荐房源信息查询对应的中介客服端,并向所述中介客服端发送对应的中介任务信息。
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