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
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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