【技術實現步驟摘要】
本申請涉及房源推薦，尤其涉及一種房源推薦方法及裝置。
技術介紹
1、在房產領域，房源推薦系統已成為信息過濾和個性化服務的關鍵技術之一。推薦系統通過分析用戶的歷史行為和偏好，為用戶提供個性化的內容推薦，以提高用戶體驗和滿意度。然而，推薦系統中的數據稀疏性問題(沒有足夠的數據)一直是制約其性能的主要障礙。數據稀疏性會影響推薦算法的準確性和效果。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請實施例提供了一種房源推薦方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，以解決現有技術中因數據稀疏性導致推薦房源的準確性差的問題。
2、本申請實施例的第一方面，提供了一種房源推薦方法，包括：獲取房源數據，為房源數據構建上下文提示詞；在房源推薦模型的權重矩陣中插入低秩矩陣，將上下文提示詞作為房源推薦模型的輸入，利用房源推薦模型基于房源數據預測上下文提示詞對應的內容；基于房源數據和上下文提示詞對應的內容計算損失值，依據損失值優化房源推薦模型中的低秩矩陣，以使房源推薦模型適應房源數據；在接收到用戶的查詢請求時，利用房源推薦模型基于房源數據確定查詢請求對應的目標房源，并將目標房源推薦給用戶。
3、本申請實施例的第二方面，提供了一種房源推薦裝置，包括：構建模塊，被配置為獲取房源數據，為房源數據構建上下文提示詞；預測模塊，被配置為在房源推薦模型的權重矩陣中插入低秩矩陣，將上下文提示詞作為房源推薦模型的輸入，利用房源推薦模型基于房源數據預測上下文提示詞對應的內容；優化模塊，被配置為基于房源數據和上下文提示詞
4、本申請實施例的第三方面，提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器中并且可在處理器上運行的計算機程序，該處理器執行計算機程序時實現上述方法的步驟。
5、本申請實施例的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述方法的步驟。
6、本申請實施例與現有技術相比存在的有益效果是：獲取房源數據，為房源數據構建上下文提示詞；在房源推薦模型的權重矩陣中插入低秩矩陣，將上下文提示詞作為房源推薦模型的輸入，利用房源推薦模型基于房源數據預測上下文提示詞對應的內容；基于房源數據和上下文提示詞對應的內容計算損失值，依據損失值優化房源推薦模型中的低秩矩陣，以使房源推薦模型適應房源數據；在接收到用戶的查詢請求時，利用房源推薦模型基于房源數據確定查詢請求對應的目標房源，并將目標房源推薦給用戶。采用上述技術手段，可以解決現有技術中因數據稀疏性導致推薦房源的準確性差的問題，進而提高推薦房源的準確性。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種房源推薦方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，為所述房源數據構建上下文提示詞，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在房源推薦模型的權重矩陣中插入低秩矩陣之后，所述方法還包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，依據所述損失值優化所述房源推薦模型中的低秩矩陣，以使所述房源推薦模型適應所述房源數據之后，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述目標房源推薦給所述用戶之后，所述方法還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述目標房源推薦給所述用戶之后，所述方法還包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述目標房源推薦給所述用戶之后，所述方法還包括：
8.一種房源推薦裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并且可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
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【技術特征摘要】
1.一種房源推薦方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，為所述房源數據構建上下文提示詞，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在房源推薦模型的權重矩陣中插入低秩矩陣之后，所述方法還包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，依據所述損失值優化所述房源推薦模型中的低秩矩陣，以使所述房源推薦模型適應所述房源數據之后，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述目標房源推薦給所述用戶之后，所述方法還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉歡，
申請(專利權)人：北京龍智數科科技服務有限公司，
類型：發明
國別省市：
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