朝向能力感知的经纪人匹配：从推荐到分配
摘要：在线房地产平台越来越受欢迎，匹配经纪人和客户进行潜在住房交易是其中一个关键问题。主流的平台通过top-k推荐来匹配经纪人。然而，通过广泛的数据分析，我们观察到这种top-k推荐往往会给顶级经纪人带来过载，明显降低了他们的服务质量。在本文中，我们提出通过从推荐到分配的范式转变来避免这种过载。为此，我们设计了一种被称为学习分配与上下文情形托拉斯的数据驱动容量感知的经纪人匹配方案，该方案以在线方式估计经纪人的工作负载能力，并从整体服务质量的角度为客户分配经纪人。通过对来自工业在线房地产平台的合成和真实世界数据集进行广泛评估，验证了我们解决方案的高效性和有效性。
作者：Shuyue Wei, Yongxin Tong, Zimu Zhou, Qiaoyang Liu, Lulu Zhang, Yuxiang Zeng, Jieping Ye
论文ID：2303.03024
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2023-03-07