使用匹配分数演变个性化建议

拍摄者罗斯乔克斯uns

对于大多数买家来说,寻找一个梦想家是一个艰巨的任务。在Realtor.com,我们使用称为“匹配分数”的系统帮助用户在旅程中,从用户的角度来看,评估任何家庭的相对重要性。用户的匹配得分是从用户搜索历史推断出来的各种功能,例如平均房屋价格,床,浴室和批量平方英尺。由于用户与Realtor.com上的Homes进行交互,因此分数是实时计算的,这将估计用户对特定家庭的偏好。

匹配分数是一款通用个性化模型,可用于个性化网站的许多方面。例如,类似的家庭是Realtor.com上突出的机器学习模块,使用户能够找到与他们正在寻找的房屋类似的家庭。类似的家庭机器学习模型推荐类似房屋现在将为每个用户使用匹配分数个性化。匹配分数还将推动通知系统对每个用户的潜在候选家庭排名。

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机器学习项目的生命周期始终迭代以收集数据,火车和服务模型。在这个博客文章中,我们描述了最终的设计和实施匹配分数,沿途面临的挑战。

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