{"id":16538,"date":"2022-08-02T11:53:12","date_gmt":"2022-08-02T09:53:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wikicasa.it\/news\/?p=16538"},"modified":"2023-09-04T16:34:14","modified_gmt":"2023-09-04T14:34:14","slug":"sistemi-di-raccomandazione-per-il-real-estate-di-cosa-si-tratta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wikicasa.it\/news\/sistemi-di-raccomandazione-per-il-real-estate-di-cosa-si-tratta\/","title":{"rendered":"Sistemi di raccomandazione per il Real Estate, di cosa si tratta?"},"content":{"rendered":"\n
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Spesso accade che, navigando su una piattaforma online, ci vengano proposti risultati in linea con i nostri gusti o con le nostre ricerche precedenti. Qual \u00e8 il segreto? La risposta \u00e8 molto semplice, come spesso accade vengono sfruttati i dati prodotti online attraverso l’utilizzo di strumenti ad-hoc.<\/p>\n\n\n\n

Abbiamo chiesto a Michele Lerri, Head of Data di Wikicasa, di cosa si tratta e come i sistemi di raccomandazione<\/strong> sono utili nel mondo dell\u2019immobiliare.<\/p>\n\n\n\n

Sistemi di raccomandazione, cosa sono?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cInnanzitutto occorre precisare che ci troviamo di fronte a una classe di algoritmi di Machine Learning che analizzano gli interessi e i comportamenti degli utenti \u2013 o degli utenti considerati \u201csimili\u201d \u2013 per proporre risultati \u201crilevanti\u201d ossia interessanti per l\u2019utente stesso.<\/em><\/p>\n\n\n\n

I sistemi di raccomandazione sono sostanzialmente di due tipologie: i sistemi di raccomandazione collaborativi e quelli content-based.<\/em><\/p>\n\n\n\n

L\u2019approccio collaborativo sfrutta la \u201csimilarit\u00e0\u201d tra gli utenti partendo dal presupposto che gli utenti possano essere raggruppati in gruppi che presentano caratteristiche tra loro simili. L\u2019analisi parte dagli elementi visti dall\u2019utente. Secondo la teoria della similarit\u00e0, a utenti simili piaceranno e interesseranno prodotti simili. Facebook e LinkedIn seguono questo tipo di approccio, cos\u00ec come Amazon con la sezione \u201cChi ha acquistato questo articolo ha acquistato anche\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n

Viceversa l\u2019approccio content-based consiglia all\u2019utente prodotti sulla base di una analisi condotta attraverso metadati che confronta il contenuto e il profilo dell\u2019utente in questione. Questo tipo di metodologia necessita un costante aggiornamento dei dati alla base ed \u00e8 utilizzato per quelle realt\u00e0 per le quali \u00e8 importante avere il comportamento dell\u2019utente sempre aggiornato.\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n

I sistemi di raccomandazione sono quindi molto importanti per la navigazione dell\u2019utente, come vengono utilizzati nell\u2019immobiliare?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cI portali immobiliari raccolgono quotidianamente un\u2019enorme quantit\u00e0 di dati relativi alla navigazione degli utenti. I dati raccolti riguardano prima di tutto la zona e la tipologia di contratto (vendita o affitto) ma anche metrature, numero di locali, fino ai filtri inseriti e ai punti di interesse segnalati.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Tuttavia, non necessariamente un utente si registra o effettua il login ogni volta che cerca casa su un portale. Per questo motivo \u00e8 pi\u00f9 difficile effettuare una analisi tra le caratteristiche dei prodotti e quelle dell\u2019utente. Nel caso dei portali \u00e8 preferibile quindi un approccio content-based.\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n

Quanto \u00e8 importante garantire una navigazione il pi\u00f9 possibile personalizzata per quanto riguarda il Real Estate?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cLa ricerca di una casa \u00e8 un momento molto importante nella vita di una persona. I portali sono fondamentali per questo in quanto raccolgono tutta l\u2019offerta disponibile consentendo all\u2019utente di visualizzare tutte le proposte possibili.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Gli utenti sono sempre pi\u00f9 abituati a ricevere suggerimenti pertinenti durante la loro esperienza di navigazione e si aspettano quindi che questo avvenga anche nel caso di una ricerca di una casa.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Il mercato va sempre pi\u00f9 verso un\u2019ottica di personalizzazione e i sistemi di raccomandazione sono un grande aiuto per raggiungere questo obiettivo.\u201d<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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