[发明专利]推荐排序方法、系统、电子设备及可读存储介质在审
申请号: | 201911356864.6 | 申请日: | 2019-12-25 |
公开(公告)号: | CN111125556A | 公开(公告)日: | 2020-05-08 |
发明(设计)人: | 张兰;李昭;陈浩;高靖;崔岩;卢述奇;陈呈;张宵 | 申请(专利权)人: | 青梧桐有限责任公司 |
主分类号: | G06F16/9537 | 分类号: | G06F16/9537;G06F16/9535;G06Q30/06;G06Q50/16 |
代理公司: | 北京青松知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11384 | 代理人: | 郑青松 |
地址: | 200241 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 推荐 排序 方法 系统 电子设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种推荐排序方法,其特征在于,包括:
获取商圈与客户的综合信息,所述综合信息用于表征商圈与客户的匹配关系;
获取房源特征信息,所述房源特征信息用于表征房源的基本信息;
根据所述综合信息和所述房源特征信息生成推荐排序信息。
2.如权利要求1所述的推荐排序方法,其特征在于,获取商圈与客户的综合信息的步骤中,包括:
获取客户特征信息,所述客户特征信息用于表征客户的基本信息;
获取商圈特征信息,所述商圈特征信息用于表征商圈的基本信息;
获取商圈间的关系特征信息,所述商圈间的关系特征信息用于表征商圈与商圈之间的关联信息;
根据所述客户特征信息、所述商圈特征信息和所述商圈间的关系特征信息得到商圈与客户的综合信息。
3.如权利要求2所述的推荐排序方法,其特征在于,根据所述客户特征信息、所述商圈特征信息和所述商圈间的关系特征信息得到商圈与客户的综合信息,包括:
将所述客户特征信息、所述商圈特征信息和所述商圈间的关系特征信息分别进行分档打分,得到客户与商圈的评分结果;
对所述评分结果进行排序得到商圈与客户的综合信息。
4.如权利要求2所述的推荐排序方法,其特征在于,根据所述客户特征信息、所述商圈特征信息和所述商圈间的关系特征信息得到商圈与客户的综合信息的步骤之前,还包括:
获取所述客户特征信息、所述商圈特征信息和所述商圈间的关系特征信息的预设权重信息。
5.如权利要求2所述的推荐排序方法,其特征在于,根据所述客户特征信息、所述商圈特征信息和所述商圈间的关系特征信息得到商圈与客户的综合信息的步骤之前,还包括:
获取商圈冷启动规则信息;或者,获取商圈冷启动规则信息和所述商圈冷启动规则信息所对应的商圈冷启动权重;
和/或,
获取商圈业务倾向信息;或者,获取商圈业务倾向信息和所述商圈业务倾向信息所对应的商圈业务倾向权重。
6.如权利要求1所述的推荐排序方法,其特征在于,根据所述综合信息和所述房源特征信息生成推荐排序信息,包括:
根据预设房态打分策略将所述房源特征信息分别进行分档,得到房源分档信息;
将所述综合信息和所述房源分档信息进行综合评分,得到房源与客户的推荐排序信息。
7.如权利要求1-6中任一所述的推荐排序方法,其特征在于,根据所述综合信息和所述房源特征信息生成推荐排序信息的步骤之前,还包括:
获取房源冷启动规则信息;或者,获取房源冷启动规则信息和所述房源冷启动规则信息所对应的房源冷启动权重;
和/或,
获取房源业务倾向信息;或者,获取房源业务倾向信息和所述房源业务倾向信息所对应的房源业务倾向权重。
8.一种推荐排序系统,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取商圈与客户的综合信息,所述综合信息用于表征商圈与客户的匹配关系;
第二获取模块,用于获取房源特征信息,所述房源特征信息用于表征房源的基本信息;
处理模块,用于根据所述综合信息和所述房源特征信息生成推荐排序信息。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行权利要求1-7任意一项所述的推荐排序方法。
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存储有计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7任意一项所述的推荐排序方法。
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