房地产O2O应用中为什么很少提供社交入口?

文章探讨了当前房产O2O产品的服务局限性,指出用户在购房过程中存在强烈的沟通需求,并提出从信息展示转向提供社交入口的可能性,以提高用户活跃性和平台价值。

现在看到一些房产类的O2O产品基本上提供的都是一些看房、租房的一些服务。但是对用户而言,在买房前、买房中、买房后应该有很强的沟通需求的。比如我在买房之前,在网上查看了很多资料,与已经买房或者也正在准备买房的人进行了很多沟通,这种沟通应该是占据了普通人买房的不少时间精力的。那么问题来了,现在很多房产经纪公司都转型做O2O来改造自身的业务流程,但是提供的服务为什么大都是局限于信息的展示呢,用户也许会因为要买房、租房到你的平台上查看一些信息,但是查看信息的这个时间相对整个购房、租房过程太过短暂。买房、租房本身应该不属于一个高频的应用场景,所以如果这类平台主要是提供卖房、租房的信息展示,感觉并不能保证用户的活跃性。


写这篇文章并不是为了向大家分析为什么这些平台不提供或者不愿意提供社交入口给用户,因为我本身对这块不是特别了解,也没有进行一些调查,上面的这些知识个人的疑问。写出上面的内容是希望如果有人看到这篇文章并且对此有自己的理解,希望能够分享一些想法给大家。吐舌头
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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