近年來,為了解決市場經(jīng)濟下出現(xiàn)的一系列住房難的問題,南京市住房保障和房產(chǎn)局不斷加快各區(qū)域的保障性住房建設(shè)。保障性住房項目需要建設(shè)單位、市房改辦處的共同參與,最后由保障對象來選房。由于南京市住房保障事業(yè)正處于調(diào)整轉(zhuǎn)型、發(fā)展迅速的關(guān)鍵時期,保障性住房需求量大,以信息化手段推進住房保障建設(shè)中的各項工作顯得尤為重要。為了實現(xiàn)南京市保障性住房項目的精細化、標準化管理,同時改善用房對象選房難的問題,本文研究并實現(xiàn)了一套基于B/S的保障性住房建設(shè)與管理信息系統(tǒng)。本文首先對國內(nèi)外住房保障信息化建設(shè)現(xiàn)狀進行了深入的調(diào)研,明確了本研究課題的任務(wù)目標和研究意義。分析了目前南京市住房保障系統(tǒng)所面臨的問題,然后對南京市保障性住房建設(shè)與管理信息系統(tǒng)進行了需求分析,設(shè)計出合理的軟件架構(gòu),并選擇了合適的開發(fā)技術(shù)。其次,本文提出了基于時間衰減因子的梯度提升回歸樹房源推薦算法。首先對現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)模型進行了研究,分析了不同模型的優(yōu)缺點以及適用環(huán)境,最終設(shè)計了基于時間衰減因子的梯度提升回歸樹房源推薦模型。通過分析用戶基本信息以及用戶行為日志構(gòu)建用戶畫像,然后根據(jù)房源特征以及用戶畫像對推薦模型進行訓(xùn)練,通過hyperopt框... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

GBRT與其它三種推薦算法的對比折線圖

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【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于時間衰減因子的梯度提升回歸樹房源推薦算法[J]. 馮熾,葉樺.  信息技術(shù)與信息化. 2019(03)
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博士論文
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碩士論文
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[4]基于Spring Boot技術(shù)的天津法院報表分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 彭志勇.南京大學(xué) 2018
[5]河北省住房保障業(yè)務(wù)管理信息系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 張希.河北科技大學(xué) 2018
[6]基于Java的血吸蟲病防治系統(tǒng)的WEB服務(wù)器的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 楊爭輝.東南大學(xué) 2017
[7]基于機器學(xué)習(xí)的酒店價格預(yù)測分析[D]. 鄧磊.東南大學(xué) 2017
[8]基于協(xié)同過濾的個性化推薦算法研究[D]. 李昂.電子科技大學(xué) 2017
[9]吉林省保障性住房信息化管理系統(tǒng)研究[D]. 段羽.吉林建筑大學(xué) 2016
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本文編號：3555894