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申请/专利权人：青岛仁科信息技术有限公司

摘要：本发明提供了一种保障性租赁房人房匹配方法、介质及系统，属于住房保障技术领域，该保障性租赁房人房匹配方法:根据申请者提交的基本信息得到申请者信息；获取保障性租赁房源的基本信息得到房源信息；根据每个申请者信息和每个房源信息，计算每个房源针对不同申请者的人房匹配度；根据每个保障性租赁房源的人房匹配度对申请者进行分组，得到人房匹配数据集，用于后续安排申请者进行现场看房；本发明可以更准确地为申请者推荐适合其需求的保障性租赁房源，从而提高了人房匹配的精确度；能够解决现有技术主要关注于数据的收集和分析，对人房匹配准确性不高的技术问题。

主权项：1.一种保障性租赁房人房匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、根据申请者提交的基本信息得到申请者信息；S20、获取保障性租赁房源的基本信息得到房源信息；S30、根据每个申请者信息和每个房源信息，计算每个房源针对不同申请者的人房匹配度；S40、根据每个保障性租赁房源的人房匹配度对申请者进行分组，得到人房匹配数据集，用于后续安排申请者进行现场看房；其中，所述根据每个申请者信息和每个房源信息，计算每个房源针对不同申请者的人房匹配度的步骤，具体包括：根据多个申请者的信息构建申请者矩阵X，根据房源信息构建房源矩阵Y；利用训练好的权重模型，计算矩阵X的权重矩阵M；计算矩阵X和矩阵M的乘积得到匹配矩阵X_M；对于每个房源，计算该房源矩阵Y和匹配矩阵X_M的相似度，作为该房源针对不同申请者的人房匹配度；其中，所述权重模型的建立和训练方法为:建立训练样本，包括大量申请者矩阵X，并利用主客观评价的方法对申请者矩阵X进行计算，得到需求矩阵Z；利用卷积神经网络建立权重模型雏形，并利用训练样本对权重模型出行进行训练，得到权重模型；其中，所述利用主客观评价的方法对申请者矩阵X进行计算，得到需求矩阵Z的步骤，具体包括：根据申请者矩阵X建立初始需求矩阵A，A的每个元素为需求指标；利用初始需求矩阵A构建扩展需求矩阵B；对扩展需求矩阵B进行标准化处理，得到规范化需求矩阵C；对规范化需求矩阵C进行主客观组合加权处理，得到加权规范化需求矩阵D；对加权规范化需求矩阵D进行增强处理，得到需求矩阵Z；具体而言，根据申请者矩阵建立初始需求矩阵A：假设有n个申请者，每个申请者的申请信息由m个需求指标，其中，需求指标包括教育背景、职业信息、家庭情况、信用状况、居住情况、申请原因、社会关系中的指标组成，每个指标将对应的信息进行按照分值的量化；申请原因中，按照期望的房屋类型、租金、地理位置进行分别评分，其中房屋类型按照不同类型房屋的价格档次进行评分，地理位置按照申请者所期望的地理位置的住房均价进行划分等级评分，将这些申请信息表示为一个n×m的矩阵X： 其中，xij表示第i个申请者在第j个指标上的信息值，根据这些申请信息，计算每个申请者在每个指标上的需求值，从而建立初始需求矩阵A： 其中，aij表示第i个申请者在第j个指标上的需求值，其中:aij＝xij-Avgxij；Avgxij表示xij在一定区域内所有人的平均值；利用初始需求矩阵A构建扩展需求矩阵B：为了更好地反映申请者的需求特点，需要对初始需求矩阵A进行扩展，扩展需求矩阵B的构建方法如下：1计算初始需求矩阵A中每个指标的平均值： 2计算初始需求矩阵A中每个指标的标准差： 3根据指标平均值和标准差，将初始需求矩阵A扩展为扩展需求矩阵B： 对扩展需求矩阵B进行标准化处理，得到规范化需求矩阵C：为了消除各个指标之间的量纲和数值大小的影响，需要对扩展需求矩阵B进行标准化处理，这里采用最大最小值标准化方法，将每个指标的扩展需求值bij转化为规范化需求值cij，即： 规范化需求矩阵C表示为： 对规范化需求矩阵C进行主客观组合加权处理，得到加权规范化需求矩阵D：为了综合考虑各个指标的重要性，需要对规范化需求矩阵C进行主客观组合加权处理，假设每个指标的主观权重为客观权重为计算每个指标的综合权重wj，即： 其中，α为主观权重和客观权重之间的权衡系数，取值范围为[0,1]，根据综合权重wj，将规范化需求矩阵C中的需求值cij转化为加权规范化需求值dij，即：dij＝wjcij；加权规范化需求矩阵D表示为： 对加权规范化需求矩阵D进行增强处理，得到需求矩阵Z；为了突出申请者在关键指标上的需求差异，对加权规范化需求矩阵D进行增强处理，增强处理的目的是使得在关键指标上需求差异较大的申请者之间的差距更加明显，假设关键指标的集合为K，将加权规范化需求矩阵D中的需求值dij转化为增强后的需求值Zij，即： 其中，β为增强系数，β1，需求矩阵Z表示为： 通过以上步骤，得到最终的需求矩阵Z。

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