"英文标题：Global Real Estate Agency AI Housing Matching Algorithm Parameter & Effect Database
数据集概述
聚焦房地产中介服务领域AI房源匹配算法的核心参数配置与效果评估指标，覆盖算法模型架构、特征维度、匹配规则等核心配置项，以及匹配准确率、响应时效、用户满意度等效果衡量指标。
数据按算法迭代周期组织，覆盖主流AI房源匹配模型的参数体系与评估维度，颗粒度精确至单模型版本、单特征维度、单评估场景层级，支持算法参数调优的对比分析与效果归因。数据结构遵循AI算法开发领域标准的参数-效果映射格式，字段定义清晰，可直接用于模型迭代优化。
该数据集是提升房地产中介AI房源匹配效率与精准度的核心资源。AI房源匹配的效果直接影响客户转化效率与服务体验，优化参数配置对于中介机构提升匹配成功率、降低人工干预成本、增强客户粘性均具有关键作用。多维度的效果评估数据还可用于验证算法在不同区域、不同客群需求下的适配性。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
model_architecture：模型架构，指AI房源匹配采用的核心算法框架，如协同过滤、深度学习混合模型feature_weight：特征权重，指各房源/客源特征在匹配模型中的贡献占比，单位百分比matching_threshold：匹配阈值，指触发房源推荐的最低匹配度分值，无单位，取值范围0-1match_accuracy_rate：匹配准确率，指推荐房源中符合客户需求的比例，单位百分比response_latency_ms：响应时延，指从接收需求到返回推荐结果的耗时，单位毫秒user_satisfaction_score：用户满意度评分，指客户对推荐房源的反馈评分，单位分，取值范围1-5
适用场景
- 房地产中介企业优化AI房源匹配模型参数，提升推荐精准度与客户转化率
- AI算法研发人员开展房源匹配模型的迭代测试与效果归因分析
- 行业研究机构对比不同AI房源匹配算法的参数配置与效果差异
- 中介服务监管部门评估智能匹配服务的效率与客户体验质量
- 中介平台设计智能推荐服务的效果监测与优化机制"
