算法说明
目前来说面试岗位和做项目都需要一定的算法功底，我这里给大家演示基于文本的推荐算法的实现过程，帮助大家迅速掌握算法的开发思路。
1.分析采用算法的缘由没什么要在系统中加入算法？
系统原有功能如下
需求分析结束以后产品汪给我提了以下需求
①根据用户点击量推荐最热房源，这个借助数据库房源表的点击量即可进行推荐，具体实现代码如下：
public List<House> getHotHouse(Integer size) {
House query = new House();
List<Long> list = getHot();
list = list.subList(0, Math.min(list.size(), size));
if (list.isEmpty()) {
return Lists.newArrayList();
}
query.setIds(list);
final List<Long> order = list;
List<House> houses = houseService.queryAndSetImg(query, PageParams.build(size, 1));
Ordering<House> houseSort = Ordering.natural().onResultOf(hs -> {
return order.indexOf(hs.getId());
});
return houseSort.sortedCopy(houses);
}
<select id="selectPageHouses" resultType="house">
select
<include refid="houseField"/>
from house a
<include refid="houseCondition"></include>
<choose>
<when test="house.sort != null and house.sort == 'price_asc'">
order by a.price asc
</when>
<when test="house.sort != null and house.sort == 'price_desc'">
order by a.price desc
</when>
<otherwise>
order by a.create_time desc
</otherwise>
</choose>
<if test="pageParams.offset !=null and pageParams.limit != null">
limit #{pageParams.offset},#{pageParams.limit}
</if>
<if test="pageParams.offset == null and pageParams.limit != null">
limit #{pageParams.limit}
</if>
</select>
这一块实现最后落地就是一条简单的sql,算法我认为难点没啥，下一块才是最难的，基于文本推荐
②增加了一个“我的偏爱设置”，这样用户随时都可以选择自己比较关注的房间类型。给用户推荐的算法是：满足越多的用户偏好，则推荐的排名越靠前，按照偏好的命中来进行排序 。
我的实现步骤如下
每个用户的偏好都是独立的，用户偏好设置如下图所示：
推荐功能
因为推荐功能是要基于用户的喜好的，所以在登录后才能显示，未登录是无法看到这一板块的，只要用户登录，就可以看到推荐的模块显示在用户的主页上，用户推荐的原理上面已经解释了，具体的效果如下图所示：
推荐房源默认显示四个，根据偏好-关键词匹配的多少来排序的，比如碧桂园这个楼盘，包含我们的全部3个偏好，所以它显示在第一个推荐，如果关键词的匹配数是一样的，则可能出现随机的排列。
实现的具体代码是基于文本推荐的，我这里的话展示一下，方便大家学习
public List<House> getTuijians(User user) {
House query = new House();
query.setSort("create_time");
List<House> houses = houseService.queryAndSetImg(query, new PageParams(30, 1));
List<House> sortHouses = new ArrayList<>();
Map<House,Integer> recommendIndex = new HashMap<>();
Map<House,Integer> sortedIndex = new HashMap<>();
for(House h : houses){
if(point(user.getTags(),h.getProperties())!=0)
recommendIndex.put(h,point(user.getTags(),h.getProperties()));
}
//排序
List<Map.Entry<House, Integer>> list = new ArrayList(recommendIndex.entrySet());
Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<House, Integer>>()
{
@Override
public int compare(Map.Entry<House, Integer> o1, Map.Entry<House, Integer> o2)
{
//按照value值，重小到大排序
// return o1.getValue() - o2.getValue();
//按照value值，从大到小排序
return o2.getValue() - o1.getValue();
//按照value值，用compareTo()方法默认是从小到大排序
//return o1.getValue().compareTo(o2.getValue());
}
});
Iterator<Map.Entry<House, Integer>> iter = list.iterator();
Map.Entry<House, Integer> tmpEntry = null;
while (iter.hasNext()) {
tmpEntry = iter.next();
//sortedIndex.put(tmpEntry.getKey(), tmpEntry.getValue());
sortHouses.add(tmpEntry.getKey());
if(sortHouses.size()>=4)
break;
}
return sortHouses;
//map转list
//return new ArrayList<House>(sortedIndex.keySet());
//return houses;
}
这样看来算法实现的思路总结就是：明确需求算法，找现成算法实现的代码，搬砖改造成本系统需要的算法，然后CV进行改改就行了，是不是很简单？哈哈哈哈，下面介绍一下系统的所采用的的技术。
2.加入算法后系统的效果演示
自我感觉有了算法的灵魂 系统的创新点倍增 甲方爸爸也很满意明我也提升了薪资 哈哈哈
3.总结
看来采用了算法系统确实能设计的比较完美 验证了 程序=数据结构+算法 这个原理，基于这个原理我们能在软件开发的路上越走越远，能够开发出更加健壮的系统，加油，安排，兄弟们！
房产平台 房地产 springboot mybatis ssm
