深圳2019年1月15日電 /美通社/ -- 2019年1月15日，樂(lè)有家推出“千人千面”二期，在原本的基礎(chǔ)上優(yōu)化了相關(guān)算法，根據(jù)前期的用戶行為反饋，將較受歡迎專(zhuān)題內(nèi)容和一些熱門(mén)小區(qū)推薦給用戶；此外房源精準(zhǔn)推薦的范圍從二手房擴(kuò)大到租房領(lǐng)域，從此租房者也能輕松找房。
專(zhuān)家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)
近年來(lái)，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、千人千面等名詞進(jìn)入大眾的視野，改變大眾的生活。但其實(shí)，早在1956年，DARTMOUTH學(xué)會(huì)便提出人工智能這一概念。人工可以很好理解，那智能是什么呢？智能是指能夠自動(dòng)的對(duì)外界變化做出反應(yīng)，從而完成特定任務(wù)的行為。根據(jù)如何對(duì)外界變化做出反應(yīng)，智能被分為兩類(lèi)，一類(lèi)是人類(lèi)自行制定規(guī)則，稱(chēng)為專(zhuān)家系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類(lèi)專(zhuān)家的知識(shí)和解決問(wèn)題的方法來(lái)處理該領(lǐng)域問(wèn)題。
另一類(lèi)是機(jī)器自己學(xué)習(xí)規(guī)則，稱(chēng)為機(jī)器學(xué)習(xí)，是指機(jī)器從數(shù)據(jù)中挖掘和學(xué)習(xí)其中潛在的模式和規(guī)則。
在樂(lè)有家的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和產(chǎn)品中，這兩種模式都得到很好的運(yùn)用。例如樂(lè)有家運(yùn)用專(zhuān)家系統(tǒng)模式開(kāi)發(fā)經(jīng)紀(jì)人異常行為識(shí)別系統(tǒng)，經(jīng)紀(jì)人輸入跟進(jìn)數(shù)據(jù)、帶看數(shù)據(jù)、巡店數(shù)據(jù)3大類(lèi)型數(shù)據(jù)后，計(jì)算機(jī)根據(jù)前期已經(jīng)設(shè)定好的條件，自動(dòng)進(jìn)行造假判斷，如果經(jīng)紀(jì)人輸入的數(shù)據(jù)不符合前期設(shè)定的條件，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行行政處罰，或者通知業(yè)務(wù)部門(mén)進(jìn)行督導(dǎo)。經(jīng)紀(jì)人異常行為識(shí)別系統(tǒng)一經(jīng)上線，大大提高了業(yè)務(wù)部門(mén)管理員工的效率，節(jié)省了大量的人力成本，也倒逼經(jīng)紀(jì)人不斷提升自己的專(zhuān)業(yè)能力，更好的服務(wù)客戶。
千人千面，讓房源推薦做到因人而異
在傳統(tǒng)的房源推薦中，存在不少的痛點(diǎn)。很多用戶其實(shí)對(duì)自己的購(gòu)房（租房）需求不是很明確，不清楚自己想要什么樣的房子，通過(guò)以往的標(biāo)簽搜索自己心儀的房源無(wú)疑是大海撈針。對(duì)于運(yùn)營(yíng)者來(lái)說(shuō)，以往傳統(tǒng)人工推薦房源存在策劃周期長(zhǎng)、更新頻率低、運(yùn)營(yíng)成本高等問(wèn)題，無(wú)法做到實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦和精細(xì)化運(yùn)營(yíng)等一系列問(wèn)題。
為了解決這些痛點(diǎn)，樂(lè)有家通過(guò)“大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)”的人工智能技術(shù)代替人工，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的房源專(zhuān)題頁(yè)生成及房源推薦，開(kāi)發(fā)了“千人千面”功能。
樂(lè)有家的“千人千面”是指不同的用戶登陸樂(lè)有家APP，在首頁(yè)將會(huì)看到不同的房源專(zhuān)題，例如熱門(mén)地段好房子、車(chē)位充足好房子、戶型方正大空間等；此外，不同的用戶點(diǎn)擊同一專(zhuān)題也會(huì)看到不同的房源，房源推薦真正做到了因人而異，精準(zhǔn)推薦。
為了實(shí)現(xiàn)房源推薦“千人千面”，樂(lè)有家做了很多嘗試和摸索，最后終于破解背后的原理和技術(shù)。第一步是收集現(xiàn)存的用戶歷史行為數(shù)據(jù)，包括用戶歷史瀏覽行為、點(diǎn)擊行為等數(shù)據(jù)。第二步是通過(guò)用戶歷史行為數(shù)據(jù)，選擇合適機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建離線用戶模型。
第三步是根據(jù)當(dāng)前訪問(wèn)用戶的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用離線構(gòu)建的模型，運(yùn)用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法方式，定時(shí)計(jì)算用戶對(duì)房子各個(gè)屬性的偏愛(ài)程度，例如偏好朝南的程度是多少，偏好近地鐵的程度是多少。
第四步是根據(jù)上面的信息，千人千面就可以判斷用戶更加傾向于哪一些主題，千人千面就會(huì)根據(jù)用戶偏好組成專(zhuān)題頁(yè)，當(dāng)這些用戶進(jìn)入樂(lè)有家APP時(shí)，首頁(yè)就會(huì)顯示用戶最感興趣的專(zhuān)題。
第五步是當(dāng)用戶進(jìn)入到每個(gè)房源專(zhuān)題后，千人千面又會(huì)根據(jù)用戶的歷史行為，運(yùn)用監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法計(jì)算用戶對(duì)這個(gè)主題中包含的每一個(gè)房子的感興趣程度。根據(jù)用戶對(duì)房源的興趣度進(jìn)行排序，將用戶最感興趣的呈現(xiàn)給用戶。最終不同的用戶將會(huì)看到不同的專(zhuān)題/房源，達(dá)到千人千面的結(jié)果。
在這個(gè)信息過(guò)載泛濫時(shí)代，用戶每天都要花費(fèi)時(shí)間和精力從大量的信息中挑選有用的信息。樂(lè)有家，利用人工智能，過(guò)濾“無(wú)效”信息，把用戶最需要的信息，以最快的速度呈現(xiàn)給Ta，讓用戶更高效的找到適合自己的房子，找房從此輕松無(wú)憂。
