Система рекомендаций на платформах недвижимости работает с использованием машинного обучения и анализа данных для предсказания предпочтений пользователя и предоставления персонализированных рекомендаций. 2

Некоторые подходы, которые используются в таких системах:

• Коллаборативная фильтрация. 2 Метод делает предсказания об интересах пользователя, собирая предпочтения многих людей. 2 Например, предлагает объекты недвижимости, основываясь на том, что нравилось пользователям с похожей историей просмотра. 2
• Фильтрация на основе содержания. 2 Этот подход рекомендует объекты недвижимости, похожие на те, которые нравились пользователю в прошлом, основываясь на характеристиках объектов. 2 Например, если пользователь часто читает статьи о недвижимости, система порекомендует ему другие статьи с похожим содержанием. 2
• Системы, основанные на знаниях. 2 Они дают рекомендации, основанные на явных знаниях о предметах и предпочтениях пользователя. 2 Например, рекомендуют объекты недвижимости на основе заданных пользователем критериев, таких как местоположение, ценовой диапазон и количество спален. 2
• Системы, основанные на глубоком обучении. 2 Более продвинутые рекомендательные системы используют модели глубокого обучения, чтобы улавливать сложные закономерности во взаимодействии пользователя с объектом недвижимости. 2 Такие модели обрабатывают последовательное поведение пользователя и контекстную информацию, чтобы генерировать высоко персонализированные и точные рекомендации. 2

Нейросети в системах рекомендаций непрерывно учатся на основе обратной связи от пользователей, чтобы улучшать точность и релевантность результатов поиска. 1