房源质量打分中深度学习应用及算法优化-周玉驰

《房源质量打分中深度学习应用及算法优化-周玉驰》总结 本文档主要探讨了贝壳找房在房源质量评分中应用深度学习技术的实践与优化，以下是核心内容的总结： 1. **背景与意义** - **问题：** - 时序数据特征爆炸导致特征数量庞大，且新特征边际效应递减，成本高。 - 人工选房存在成本高、主观性强、无法全面盘点房源质量等问题。 - **解决:** - 通过AI技术实现选房，降低成本，减少主观性，全面盘点房源质量。 2. **模型演变历程** - **v1.0：初版模型系统** - 使用XGBoost模型，包含静态特征（69维）和时序特征（21维），共计90维特征，分为6大方向：客户（17维）、性价比（9维）、业主（14维）、市场（12维）、经纪人（9维）、基本属性（29维）。 - 特征处理包括提取、组合和离散化，最终输出房源质量分数。 - **v2.0：深度学习模型** - 引入深度学习技术，结合DNN+RNN模型，进一步提升了算法效果。 - **v2.0+：持续优化** - 在现有模型基础上，通过优化特征和调整权重，持续提升了房源质量评分的准确性。 3. **特征建设** - **现状分析:** - 房源基本属性已较为完善，但客户、市场、业主等维度仍有挖掘空间。 - **优化方向:** -Добавлено业主诚意（0.5%）、区域竞争力（0.5%）、经纬度（1%）、潜在热度（1.5%）等新特征维度，进一步提升了模型的全面性和精准度。 4. **实践应用** - AI选房技术显著提升了选房效率和成本，实现了olly主观性选房的补充与优化。 - 持续优化中，逐步完善特征体系，提升模型效果，助力房源质量评分的精准化与智能化。 5. **总结与思考** - AI技术在房源质量评分中的应用取得了显著成效，模型通过多次迭代与优化，进一步提升了算法的稳定性和准确性。 - 未来应继续优化模型，挖掘更多潜在特征，提升算法效果，为房源选房提供更智能、更高效的解决方案。