贝壳找房的智能推荐平台建设与价值分析
版权申诉
5星 · 超过95%的资源 176 浏览量
更新于2024-07-05
收藏 5.29MB PDF 举报
"该资料讲述了贝壳智能推荐平台的建设实践,包括平台的简介、架构设计、演进之路以及未来规划。袁彬,作为核心成员,分享了他在贝壳找房的工作经历,参与了推荐平台的搭建和优化。平台旨在服务于贝壳找房的多元化居住服务业务,如二手房、新房、租赁、装修等,涵盖了300多个推荐场景。智能推荐平台对用户和经纪人都有显著价值,能提高找房效率,促进商机转换,并提升经纪人作业效率。平台应用于toC场景,如房源详情页、App首页、搜索结果等,同时也服务于toB场景,如用户委托、线下带看等。"
1. 贝壳智能推荐平台简介
贝壳智能推荐平台是科技驱动的新居住服务平台,其目标是为用户提供高效、精准的找房体验。平台不仅覆盖了二手房、新房、租赁、装修、商业地产、海外等多种居住服务,还包含了300多个不同的推荐场景,满足用户的多样化需求。
2. 平台价值
对用户而言,智能推荐平台能够加快找房过程,帮助用户在海量房源中快速定位适合自己的选项,同时辅助用户做出决策,提高从找房到咨询阶段的转化率。对经纪人而言,平台提升了他们的工作效率,通过精准推荐商机,使他们能更快地将潜在客户转化为实际交易。
3. 应用场景
在消费者(toC)场景中,推荐系统广泛应用于房源详情页、App首页、搜索结果不足时的内容推荐以及视频推荐等。而在经纪人(toB)场景中,平台在用户委托后帮助转化私客,处理多变的场景和多样化的物料,支持线下带看等环节。
4. 架构设计与演进
虽然具体架构细节未在摘要中提及,但可以推测贝壳智能推荐平台可能采用了先进的机器学习算法,如协同过滤、深度学习等,以实现个性化推荐。平台的演进之路可能涉及算法优化、数据处理能力提升、用户体验改进等多个方面。
5. 未来规划与展望
袁彬提到的未来规划可能涉及到继续提升推荐系统的准确性、响应速度,以及进一步拓展推荐场景,适应不断变化的市场需求。此外,可能还会关注如何更好地结合大数据和人工智能技术,以创新方式解决用户和经纪人在房地产领域的痛点。
6. 技术背景
袁彬的背景包括计算机科学硕士,曾在北京工业大学学习,之后在新浪微博工作,专注于短视频推荐优化,再到贝壳找房成为推荐平台的核心成员,这表明平台的建设和优化背后有扎实的技术基础和实践经验。
贝壳智能推荐平台是一个全方位、多场景的服务体系,利用先进的技术和数据驱动策略,为用户和经纪人提供高效便捷的找房和业务处理体验。随着技术的不断发展和市场的需求变化,平台将持续演进,以适应行业的未来挑战。
2021-09-07 上传
2021-10-14 上传
2022-05-10 上传
2022-01-16 上传
2022-03-18 上传
2022-03-04 上传
2022-03-19 上传
2021-10-19 上传
点击了解资源详情
普通网友
- 粉丝: 12w+
- 资源: 9195
最新资源
- 掌握压缩文件管理:2工作.zip文件使用指南
- 易语言动态版置入代码技术解析
- C语言编程实现电脑系统测试工具开发
- Wireshark 64位:全面网络协议分析器,支持Unix和Windows
- QtSingleApplication: 确保单一实例运行的高效库
- 深入了解Go语言的解析器组合器PARC
- Apycula包安装与使用指南
- AkerAutoSetup安装包使用指南
- Arduino Due实现VR耳机的设计与编程
- DependencySwizzler: Xamarin iOS 库实现故事板 UIViewControllers 依赖注入
- Apycula包发布说明与下载指南
- 创建可拖动交互式图表界面的ampersand-touch-charts
- CMake项目入门:创建简单的C++项目
- AksharaJaana-*.*.*.*安装包说明与下载
- Arduino天气时钟项目:源代码及DHT22库文件解析
- MediaPlayer_server:控制媒体播放器的高级服务器