摘要：房地产中介第三方租房网站平台存在租金价格制定不精准，租房者作为消费者也存在寻找合适房源困难等问题。通过采用网络爬虫和大数据分析等技术构建智能租房推荐模型，可以解决第三方租房网站平台和需要租房的消费者双方共同的痛点，促使两者最终达成满意交易。本文以解决案例的形式印证了智能租房推荐模型的有效性，可以帮助租客推荐到合适房源，并为租客做出最终决策提供支持。

关键词：网络爬虫;数据分析;智能租房;推荐模型

1 引言

1.1 国内住房租赁现状

近几年，国内住房租赁市场进入全新的发展阶段，房屋租赁越来越受到广泛的关注。站在第三方租赁网站平台角度，如何合理制定房源租赁价格是促成交易的关键。站在租房者的角度，租客在选择租房时考虑的第一因素便是租金，其次才是出租房屋的规模、面积、以及租赁的方式等。租房者希望在租房网站平台找到符合自己心理预期的理想房源。如果消费者发现租房网站平台上的心仪的房源租金价格没有在自己的心理预期内，很可能会放弃在该租房网站平台上达成交易意向，同时也浪费了时间和精力。

1.2 贝壳找房网站

贝壳找房是链家旗下的房源推广平台，于2020年8月在美上市，是目前中国最大的房屋交易和服务平台。2020年贝壳找房全年总营收705亿元，同比增长53.2%，全年净利润为27.78亿元。本文以贝壳找房网站为例，具备标杆意义和较高的应用推广价值。……