Доработка и создание сложных магазинов и сервисов
Идеальная система подбора квартир
Добавлено
28 июл 2022 в 11:18
Клиент пришел с проблемой
Компания хотела получить систему подбора квартир на сайте, которая могла бы учитывать все возможные параметры, заданные клиентом. Например: цена, этаж, наличие телевизора, техники, детской площадки. При этом фильтр должен подбирать похожие квартиры, которые удовлетворяют заданным параметрам не только полностью, но частично, по большинству критериев.
Всегда есть особенности
Для максимально точного результата такого поиска, нужно было учесть все существующие параметры, важные для клиентов. А также найти решение, которое будет быстрым и при этом точным, чтобы выдавать максимально релевантную выборку для заданных параметров.
Как мы это сделали
Мы собрали все возможные параметры квартир и разбили их по группам, определив категории для разработки фильтров которыми сможет оперировать пользователь. Всего получилось 150 параметров и 8 групп. Система разрабатывалась так, чтобы в любой момент можно было добавить новый параметр выбора.
Для каждого параметра мы выбрали 3 весовых коэффициента. Максимум – если система сочтет параметр важным для клиента (те, которые он сам выбрал в фильтре), средний вес – для зависимых от выбранных параметров, минимум – для всех остальных.
Мы использовали поисковый движок Apache Solr, который позволяет быстро выполнять операции в больших базах данных. Кроме того, он передает функции в качестве полей для выборки и сортировки. В результате тесты по работе движка по выборке на примере 15000 квартир для различных наборов фильтров показали скорость выдачи в пределах 120-150 мс.
В результате
Клиент получил интеллектуальную систему подбора жилья, которая формирует выборку квартир по наиболее важным параметрам для клиента.
Компания хотела получить систему подбора квартир на сайте, которая могла бы учитывать все возможные параметры, заданные клиентом. Например: цена, этаж, наличие телевизора, техники, детской площадки. При этом фильтр должен подбирать похожие квартиры, которые удовлетворяют заданным параметрам не только полностью, но частично, по большинству критериев.
Всегда есть особенности
Для максимально точного результата такого поиска, нужно было учесть все существующие параметры, важные для клиентов. А также найти решение, которое будет быстрым и при этом точным, чтобы выдавать максимально релевантную выборку для заданных параметров.
Как мы это сделали
Мы собрали все возможные параметры квартир и разбили их по группам, определив категории для разработки фильтров которыми сможет оперировать пользователь. Всего получилось 150 параметров и 8 групп. Система разрабатывалась так, чтобы в любой момент можно было добавить новый параметр выбора.
Для каждого параметра мы выбрали 3 весовых коэффициента. Максимум – если система сочтет параметр важным для клиента (те, которые он сам выбрал в фильтре), средний вес – для зависимых от выбранных параметров, минимум – для всех остальных.
Мы использовали поисковый движок Apache Solr, который позволяет быстро выполнять операции в больших базах данных. Кроме того, он передает функции в качестве полей для выборки и сортировки. В результате тесты по работе движка по выборке на примере 15000 квартир для различных наборов фильтров показали скорость выдачи в пределах 120-150 мс.
В результате
Клиент получил интеллектуальную систему подбора жилья, которая формирует выборку квартир по наиболее важным параметрам для клиента.
