個性化房地產(chǎn)信息檢索與推薦技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)上房地產(chǎn)信息越來越多，人們從大量的房產(chǎn)信息中找到自己需要的信息也變得越來越困難，因為傳統(tǒng)的房地產(chǎn)信息檢索系統(tǒng)中沒有考慮用戶的興趣偏好，只是機械地進行信息搜索，對于不同的用戶，相同的查詢詞，往往返回相同的查詢結(jié)果，這樣的查詢結(jié)果已經(jīng)無法滿足用戶日益鮮明的個性化需求。
　　本文針對目前房地產(chǎn)信息產(chǎn)業(yè)中的上述問題，提出了基于用戶偏好模型的個性化房地產(chǎn)信息檢索與推薦，并實現(xiàn)了個性化房地產(chǎn)信息檢索與推薦系統(tǒng)。本文主要在以下幾個方面

2、開展了探索性研究工作：
　　首先在對國內(nèi)外相關(guān)文獻收集整理的基礎(chǔ)上，針對目前房地產(chǎn)信息中存在的問題，結(jié)合信息檢索技術(shù)、用戶模型技術(shù)和推薦技術(shù)，提出了課題研究的基本思路和技術(shù)路線。
　　其次，對用戶偏好模型展開深入研究。在模型的更新方面，通過對查詢詞和檢索結(jié)果的操作行為進行學(xué)習(xí)，提出了適應(yīng)度函數(shù)來指導(dǎo)模型的更新；在模型的表示方面，結(jié)合房產(chǎn)信息本體的特征采用向量空間模型表示，并設(shè)計了特征詞典，實現(xiàn)了查詢詞到用戶偏好的映射并能得到

3、具體的權(quán)值，以便于相似度的計算來優(yōu)化檢索結(jié)果的排序。
　　然后，在前面實現(xiàn)了用戶偏好模型的基礎(chǔ)上，分析了基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過濾算法的優(yōu)缺點，提出了一種自適應(yīng)推薦算法，將基于內(nèi)容的推薦和基于 Item的協(xié)同過濾相結(jié)合，增加了一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——最近認可隊列，為兩種推薦算法的合并策略提供依據(jù)并能自適應(yīng)地改變合并策略的參數(shù)，從而達到更好的推薦服務(wù)質(zhì)量。
　　最后，利用前面的理論知識，實現(xiàn)了一個個性化房地產(chǎn)信息檢索與推薦系統(tǒng)。通過P@