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在58的房产事业群部门,职责是负责资讯、问答、经纪人以及房源的推荐工作,主要偏文本一类,做数据展现的逻辑处理。后来,离开去了新的领域,着重于数据源清洗挖掘出用户行为背后的价值信息,支持推荐等功能。因为,两个不同方向、不同数据源、不同场景平台,感触颇多,对于推荐这块的更深理解和实现也跟着学习,所以,也就记录下来,以便未来做对比和提升。

##以往的
前公司的数据源是集中在房源、问答、资讯类,用户的基本信息是空置的,只能获取到在app/pc/touch/小程序上的行为信息,而房产有个缺陷在于用户的生命周期短,粘性低,重在信息的查询。所以,推荐基于协同过滤(item-based和user-based)能获得好的效果,房源的地段/价格/户型/面积等基本维度用户关注高。

##现在的

##未来的

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