貝殼找房的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

本質 II：增長的本質

為了解決貝殼找房的問題，作者施星輝 這樣論述：

本書是作者研究21世紀的20年來，中國最值得關注的20個商業理念的書。《本質II：增長的本質》所選擇的20家企業，大部分是互聯網企業，依託新技術，順應新潮流，服務於新生活，開拓新商業邏輯。也反映出進入21世紀以來，中國商業和國民經濟生活的新動態、新去向。   書中分為七個版塊，包括新浪潮、新媒體、新消費、新服務、新人類、新製造、新資本。遴選的代表性企業包括京東、小米、微信、小紅書、嗶哩嗶哩，大疆等，都是與目前生活息息相關、緊密相連的企業，甚至企業提供的服務本身，就構成了當下的生活方式。相當於一副中國企業21世紀新面貌的時代畫像。 施星輝，全國工商聯智庫委員會專家委員、北京市工

商聯智庫基地負責人，正和島研究院執行院長，中央財經大學經濟學院校外導師。   1976年出生，江蘇泰州人，先後畢業于南京大學、中國人民大學。2000年以來先後任職于《中國企業家》雜誌、《環球企業家》雜誌、中國企業家俱樂部、正和島等主流媒體與企業家平臺，觀察、研究與服務民營企業，超過20年。   2002年在國內率先推出“未來之星”高成長企業榜單，騰訊、盛大、攜程等新經濟領軍企業最早由該專案發掘。   近年來聚焦數字經濟與營商環境，企業數位化轉型等課題。 序言 企業興衰成敗與經營邏輯調整　001 一部探索“中國式創新”的力作　008 增長是互聯網時代不可逾越的終極命題　　011

前言 複盤數字經濟20 年的商業觀念史（2000—2020 年） 001 01 新浪潮：願為潮與浪，俱起碧流中 騰訊：灰度法則的7 個維度 012 百度：迎接智慧經濟 030 網易：相信熱愛的力量 055 02 新媒體：媒介是人的一切外化、延伸、產出 位元組跳動：CEO 要避免理性的自負 074 微信: 微信的原動力 104 快手: 提升每個人獨特的幸福感 140 03 新消費：人們對美好生活的嚮往，是商業生生不息的底層動力 拼多多：新時代的新電商 164 美團：互聯網下半場的2B 機會 188 京東：京東是誰 227 04 新服務：服務的最高境界是沒有服務 滴滴：敬畏一切 256

順豐：信仰、文化與道德 278 貝殼找房：貝殼的7 面旗幟 298 05 新人類：好的社區能夠分辨善惡美醜 小紅書：小紅書是座城 314 嗶哩嗶哩：B 站還是那個味 329 06 新製造：所有行業都值得重新做一遍 小米：熱血沸騰的10 年 352 華為：打勝仗的邏輯 383 大疆：沒有想過去尋找所謂的風口 408 07 新資本：做時間的朋友，需要極強的自我約束力和發自內心的責任感 紅杉中國：我的投資邏輯 426 高瓴資本：長期主義的勝利 455 今日資本：什麼變了，什麼沒變 472 

貝殼找房進入發燒排行的影片

遙測指標在房價估算中的應用

為了解決貝殼找房的問題，作者葛思昊 這樣論述：

近年來，中國大陸的城市化發展迅速。隨著城市化的發展浪潮，房屋交易也變得更多。典型的例子是位於浙江省杭州市的房地產市場繁榮，因此被選為研究區域。貝殼找房是鏈家這一仲介旗下的房屋交易網站，該網站會發佈其平臺人員經手的成交案，我們通過貝殼找房收集了2019年1月至2020年9月的32,000多宗二手房屋交易記錄。這些屬性包括房價，房屋類型，房屋面積，方向，建築風格，電梯，裝修，建成年代和出售時間。基於收集的資料，旨在建立一個迴歸模型來估算房地產價格。為此，除了上面列出的屬性外，我們還收集了從遙測圖像中提取的NDVI、NDBI和LST等環境因素。通過高德地圖API獲取捷運站、中小學、公園廣場等POI

點位。并且還加入距離舊CBD、距離新CBD以及距離西湖等變量。爲了驗證COVID-19以及遙測指數對於房價的影響，我們做了探索性空間數據分析。因爲受到COVID-19大流行的影響，杭州市2020年第一季度二手房屋成交極少，隨著疫情在杭州的結束，杭州市二手房市場在第二季度迎來大增長。2020年前三季度杭州市的NDVI較去年同期有明顯增長，而LST在房屋高成交區有略微的下降，不過杭州市整體的NDBI略有上升。最後將遙測資料獲得的指數被放入特徵價格模型中以執行迴歸計算，結果表明NDVI、NDBI和LST對於房價是顯著的。NDVI與房價正相關，而NDBI和LST則與房價負相關。

推薦系統

為了解決貝殼找房的問題，作者陳開江 這樣論述：

本書是一本關於推薦系統產品如何落地的綜合圖書，內容覆蓋產品、演算法、工程、團隊和個人成長。書中不僅梳理了從事推薦系統工作需要具備的思維模式和需要瞭解的問題類型，還從產品和商業角度分析了當前最火爆的資訊流內在邏輯。本書用非常通俗易懂的方式介紹了推薦系統的經典演算法原理，並有相應的配套實踐代碼，以説明初入門的演算法工程師快速上手。 除了推薦演算法，書中還包含一些不屬於推薦演算法但是很常見的實用演算法。除演算法原理之外，還有典型的工程架構描述，以及架構內部的具體模組細節描述。這些都是在設計推薦系統的過程中不可或缺而又不容易在公開場合獲得的內容。此外，本書還涉及一部分推薦系統安全相關的知識，以及團隊

搭建經驗和個人成長心得。 本書適合以推薦系統為代表的效果類產品從業者閱讀，包括決策者，以及產品、演算法、架構、安全、運營人員。這是一本可以架起不同工種之間友好溝通橋樑的書。 陳開江 偶以“刑無刀”的名義“出沒江湖”，初於北京理工大學學習自然語言處理，先後任職於新浪微博、車語傳媒、貝殼找房等公司，做自然語言處理及推薦系統開發等工作，也曾有兩三年與推薦系統有關的創業經驗。有譯著《機器學習：實用案例解析》，在公眾號ResysChina上發表過推薦系統系列文章，在極客時間開設有《推薦系統36式》付費專欄。 1 概念與思維 1 1．1 該要推薦系統嗎 2 1．

1．1 什麼是推薦系統 2 1．1．2 是否需要推薦系統 4 1．1．3 小結 5 1．2 問題模式有哪些 7 1．2．1 預測問題模式 7 1．2．2 幾個常見頑疾 10 1．2．3 小結 12 1．3 要具有什麼樣的思維模式 13 1．3．1 關鍵元素 13 1．3．2 思維模式 15 1．3．3 小結 19 2 產品漫談 21 2．1 推薦系統的價值和成本 22 2．1．1 價值 22 2．1．2 成本 25 2．1．3 小結 27 2．2 信息流簡史 28 2．2．1 前世今生 28 2．2．2 配套設施 29 2．2．3 小結 33 3 內容推薦 35 3．1 用戶畫像簡介 36

3．1．1 什麼是用戶畫像 36 3．1．2 關鍵因素 38 3．1．3 構建方法 40 3．1．4 小結 41 3．2 標籤挖掘技術 42 3．2．1 挖掘標籤的物料 42 3．2．2 標籤庫該有的樣子 43 3．2．3 標籤挖掘方法 45 3．2．4 小結 76 3．3 基於內容的推薦 78 3．3．1 為什麼要做好內容推薦 78 3．3．2 基於內容的推薦系統 79 3．3．3 小結 83 4 近鄰推薦 85 4．1 基於使用者的協同過濾演算法 86 4．1．1 協同過濾演算法 86 4．1．2 基於使用者的協同過濾演算法原理 87 4．1．3 應用場景 98 4．1．4 小結 99

4．2 基於物品的協同過濾演算法 100 4．2．1 常見的應用場景 100 4．2．2 演算法原理 101 4．2．3 小結 110 4．3 相似度演算法一覽 111 4．3．1 相似度的本質 111 4．3．2 相似度計算方法 112 4．3．3 向量化計算 115 4．3．4 小結 117 5 矩陣分解 119 5．1 SVD演算法 120 5．1．1 歷史背景 120 5．1．2 首談矩陣分解 121 5．1．3 小結 129 5．2 ALS演算法 130 5．2．1 再談矩陣分解 130 5．2．2 ALS演算法原理 131 5．2．3 隱式回饋 132 5．2．4 推薦計算 1

36 5．2．5 小結 137 5．3 BPR演算法 138 5．3．1 三談矩陣分解 138 5．3．2 貝葉斯個性化排序 139 5．3．3 小結 146 6 模型融合 147 6．1 線性模型和樹模型 148 6．1．1 為什麼要融合 148 6．1．2 “輯度組合”原理 150 6．1．3 小結 163 6．2 因數分解機 164 6．2．1 從特徵組合說起 164 6．2．2 因數分解機詳解 165 6．2．3 小結 173 6．3 Wide＆Deep模型 174 6．3．1 要“深”還是要“寬” 174 6．3．2 Wide ＆ Deep模型詳解 175 6．3．3 幾點技巧 1

80 6．3．4 模型實例 182 6．3．5 小結 186 7 探索和利用 189 7．1 MAB問題與Bandit演算法 190 7．1．1 推薦即選擇 190 7．1．2 MAB問題 191 7．1．3 Bandit演算法 192 7．1．4 冷開機 201 7．1．5 小結 201 7．2 加入特徵的UCB演算法 202 7．2．1 UCB演算法回顧 202 7．2．2 LinUCB演算法 203 7．2．3 構建特徵 209 7．2．4 小結 211 7．3 Bandit演算法與協同過濾演算法 212 7．3．1 信息繭房 212 7．3．2 COFIBA演算法 213 7．3．3

再談EE問題 222 7．3．4 小結 223 8 深度學習 225 8．1 深度隱因數 226 8．1．1 深度學習與推薦系統 226 8．1．2 各種“2Vec” 229 8．1．3 深度Embedding 232 8．1．4 深度學習與視頻推薦 236 8．1．5 小結 238 8．2 深度CTR預估 239 8．2．1 深度學習與CTR預估 239 8．2．2 CTR預估 240 8．2．3 小結 248 9 其他演算法 249 9．1 排行榜 250 9．1．1 為什麼要有排行榜 250 9．1．2 排行榜演算法 251 9．1．3 小結 257 9．2 採樣演算法 259 9

．2．1 有限資料集 260 9．2．2 無限資料集 262 9．2．3 小結 263 9．3 重複檢測 264 9．3．1 生產端的重複檢測 264 9．3．2 消費端的重複檢測 266 9．3．3 小結 268 10 架構總覽 269 10．1 資訊流推薦架構 270 10．1．1 資訊流的種類 270 10．1．2 抓取聚合信息流 271 10．1．3 社交動態資訊流 274 10．1．4 小結 281 10．2 個性化首頁架構 282 10．2．1 架構的特質 282 10．2．2 Netflix的個性化首頁架構 282 10．2．3 簡化推薦系統架構 287 10．2．4 小結 2

89 10．3 搜尋引擎、推薦系統及廣告系統 290 10．3．1 異同對比 290 10．3．2 三者的架構 292 10．3．3 三者的協同 294 10．3．4 小結 294 11 關鍵模組 297 11．1 日誌收集 298 11．1．1 日誌的用途 298 11．1．2 詳細方案 299 11．1．3 小結 305 11．2 即時推薦 306 11．2．1 即時的層次 306 11．2．2 即時推薦要點 307 11．2．3 小結 318 11．3 AB實驗 319 11．3．1 AB實驗是什麼 319 11．3．2 AB實驗框架 321 11．3．3 實驗資料分析 327 11．

3．4 小結 331 11．4 推薦服務 332 11．4．1 服務 332 11．4．2 存儲 332 11．4．3 API 336 11．4．4 小結 340 11．5 開源工具 341 11．5．1 不重複造輪子 341 11．5．2 內容分析 342 11．5．3 協同過濾和矩陣分解 342 11．5．4 模型融合 344 11．5．5 Web服務框架 344 11．5．6 其他演算法 345 11．5．7 完整推薦系統 345 11．5．8 小結 345 12 效果保證 347 12．1 測試及常用指標 348 12．1．1 測試方法 348 12．1．2 檢測指標 351 12．

1．3 小結 356 12．2 推薦系統的安全 357 12．2．1 攻擊手段 357 12．2．2 防護方式 360 12．2．3 小結 362 13 團隊與個人 363 13．1 團隊組建 364 13．2 個人成長 367 13．3 小結 370