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龙图腾网获悉优区生活(深圳)网络科技有限公司申请的专利基于多模态数据融合分析的租房推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119919211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411976865.1，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于多模态数据融合分析的租房推荐方法及系统是由陈施施设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合分析的租房推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态数据融合分析的租房推荐方法及系统，涉及大数据分析技术领域，该方法包括：在检测到针对租房平台投放素材的用户触发操作的情况下，获取对应引流新用户的投放渠道信息、用户地理位置和投放素材属性数据；将投放渠道信息和投放素材属性数据输入至租房需求预测模型，以构建对应引流新用户的租房需求矩阵；根据用户地理位置从房源库中筛选候选房源集；针对各个候选房源，根据候选房源的房源描述数据和相应的出行距离计算相对于租房需求矩阵的匹配度；根据对应匹配度排序靠前的预设数量个候选房源，生成针对引流新用户的房源推荐列表。由此，通过多模态数据融合的方式，实现了在冷启动情况下的精确租房房源推荐。

本发明授权基于多模态数据融合分析的租房推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合分析的租房推荐方法，包括： 在检测到针对租房平台投放素材的用户触发操作的情况下，获取对应引流新用户的投放渠道信息、用户地理位置和投放素材属性数据；所述投放素材属性数据包含素材偏好群体类型和素材房源描述信息； 将所述投放渠道信息和所述投放素材属性数据输入至租房需求预测模型，以输出多个租房需求类型和相应的预测置信度，从而构建对应所述引流新用户的租房需求矩阵；所述租房需求矩阵的各行分别表示租房需求类型，以及各列分别表示相应的预测置信度； 根据所述用户地理位置从房源库中筛选候选房源集，其中候选房源所指示的房源地理位置与所述用户地理位置之间的出行距离小于预设阈值； 针对各个所述候选房源，根据所述候选房源的房源描述数据和相应的出行距离计算相对于所述租房需求矩阵的匹配度； 根据对应匹配度排序靠前的预设数量个候选房源，生成针对所述引流新用户的房源推荐列表； 其中，所述租房需求预测模型采用条件生成对抗网络，包含生成器和判别器；其中，所述生成器包含输入层、融合层、特征分解层和输出层： 所述输入层用于通过多模态特征编码，将输入的投放渠道信息和投放素材属性数据嵌入到统一的向量空间，以生成相应的各模态的编码特征； 所述融合层用于将所述各模态的编码特征进行融合，以确定相应的多模态融合特征； 所述特征分解层用于根据条件信息对所述多模态融合特征进行分层处理，以确定引流新用户在粗粒度和精细化需求层次上的个性化需求矩阵；所述条件信息是根据所述投放渠道信息、所述投放素材属性数据和预设的租房需求类型集而定义的； 所述输出层用于根据所述个性化需求矩阵输出多个租房需求类型和相应的预测置信度。

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