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租客网:向租房套路说“不”

来源:租客网 2020年04月08日 14:13

租客网:向租房套路说“不”

你年轻有为、志存高远,远道而来,一贫如洗。每一位来深圳的青年人,理想中的生活里,有CBD六十平米的卧室,有景观阳台。他们不曾知道,做着这样的梦,就像在雪地里睡着一样危险。

二房东和黑中介藏在不远处邪魅狂狷地一笑,他们年复一年不辞劳苦,把深圳青年的天真耕耘成务实。

在深圳租房的小谢,最近遇到了大麻烦,他租房的中介公司跑路了,只剩下一具“空壳”。据小谢描述,自己于去年五月份在该中介公司租了一间房,房子是中介公司整租装潢再出租的“二房东”模式,因为房子位置靠近小谢上班的地方,就签了一年的合同,合同到今年五月份截止。

谈到交易方式,小谢表示当时的中介人员跟他说要在手机上下个软件,因为公司房子太多,用软件收租比较方便,涉世未深的小谢并没有怀疑,就按照中介的指示做了。

中间几个月小谢按时交纳房租,并为发生任何异常,可就在前几天,中介突然通知小谢搬走,可合同还没到期,小谢自然不愿搬走,但中介告诉他是因为政府查办隔断间,押金会在几天内退回到小谢的卡里,心软的小谢心想能拿回自己的押金就行,就没过问太多,便找了其他房子搬走了。

过了几天押金迟迟不退,小谢登陆软件查看,却发现自己被贷款了!而后小谢才明白自己是被分期贷款了,而中介公司资金链断裂,跑路了,但自己的分期费用还得继续还!手上金钱全部榨干,他们就在黑中介这里就毕业了!一批又一批的来深圳的青年接受了黑中介二房东的洗礼,但他们德智体美全面发展的代价是手中的押金、租金将折成各种不可知的费用、罚款……

恶性的竞争导致最终的受害者还是租客,租金的上涨增加了城市漂泊青年的压力,“黑中介”、“黑房东”仿佛成了每个青年进身都市的必经之路。难道“信任缺失”已成市场常态?还有谁来维护租客这个群体的利益?

在所有人都在谴责社会“黑暗”的时候,笔者了解到一直全心全意为租客服务的租客网,依旧不忘初心,维护租客的利益。面对市场乱象丛生,租客网依然稳中不乱,继续坚持自己的原则,以租客的利益为中心,并通过持续提升自身服务水平与能力,帮助租客得到更好更安全的租赁体验感!

租客网以“好生活,租着过”为目标,针对房屋租赁,租客网率先提出“租房免押金,不要中介费”,的模式,并采用了“信用体系认证”,保障了平台用户的素质问题。规避了“虚假宣传、虚假房源、不良中介、无房可租”等问题,告别找房烦恼,快速租房落脚。

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矩阵和两个分解出的矩阵之间的近似误差最小。Ye等人提出了一种用于社区发现的深度NMF模型,其中深度学习架构可以促进NMF学习原始网络结构和社区结构之间的层次化映射。在某些情况下,社区发现的工作需要与对带有属性的内容的语义理解同时进行。为此,研究人员以一种带属性的图的形式表征网络,这种图同时包含了网络结构和节点的属性。Li等人特别针对带属性图的社区发现任务提出了一种嵌入方法,它将带有属性的社区发现看做一个NMF优化问题。为了使算法收敛,他们设计了一套可计算的迭代更新规则。基于深度稀疏滤波的社区发现邻接矩阵反映出了网络的稀疏性。嵌入对输入的成对关系进行编码,从而避免在稀疏矩阵上进行搜索。稀疏滤波(SF)是一种有效的深度特征学习算法,它只用到了一个超参数,但可以处理高维输入。SF的关键模块是针对L2正则化后的特征的稀疏性设计的简单代价函数。对于网络(尤其是在大型网络中)的社区发现,Xie等人基于深度稀疏滤波提出了一种高效的网络表征方法。他们通过一种无监督的深度学习算法划分网络,从而提取网络特征。基于社区嵌入的社区发现传统意义上,图嵌入重点关注单个的节点。Cavallari等人研究了另一种重要的、但是鲜有人探索过的图嵌入情况,他们重点关注对社区的嵌入。他们认为这种新的重要策略有益于社区发现任务。具体而言,社区嵌入的目标是在低维空间中学习一种社区的节点分布。我们可以通过过渡性(transitional)的图嵌入方法使用这种新的节点分布,从而很好地保留网络结构,这反过来可以提升社区发现的性能。此外,Tu等人提出了一种新的图嵌入模型,它同时探测每个节点的社区分布,并且学习节点和社区的嵌入。网络中的社区实际上反映了同一个社区中相似的观点、行为等高阶近似信息。Zhang等人提出了一种保留社区信息的社交网络嵌入方法来学习网络表征。他们提出的这种方法在社区检测任务中体现出了性能的优越性。4.3基于图神经网络的社区发现近年来,图神经网络(GNN)的迅猛发展表明了图挖掘和深度学习技术融合的趋势。基于GNN的社区发现被用于利用图神经网络对网络上的复杂关系进行建模,并捕获这种关系。例如,Chen等人提出的有监督社区发现GNN引入了一种非回溯的运算符,来定义边的邻接性。这种方法可以提升学习性能。对于GNN来说,运算符的选择非常方便。图卷积网络(GCN)是基于CNN研发的,它继承了快速学习的能力。面对图输入数据,GCN展现出了非常好的性能。GCN带来的巨大提升在于整合了考虑网络中实体概率分布的概率模型。例如,Jin等人通过马尔科夫随机场解决了包含语义信息的带属性网络中的半监督社区发现问题。Shchur和Gunnemann将「伯努利-泊松」概率模型整合到GCN中,用于重叠社区发现问题。通过这种方法,卷积层可以识别复杂的网络模式。五、挑战和机遇近年来(尤其是近5年来),用于社区发现的深度学习技术迅速发展。由于对现实世界具有重大的影响,这一领域持续受到研究人员的关注。尽管取得了令人欣喜的成果,在将深度学习应用于社区发现的领域中,仍然有一些挑战有待被更好地解决。下面,本文将总结这些挑战和机遇。挑战1:社区数未知长久以来,由于社区数未知而引发的挑战始终没有得到很好的解决。在机器学习领域中,社区发现经常被表示为一种无监督聚类任务。总现实世界的网络中提取出的研究数据大多是没有标签的。因此,我们很难获取有关社区数的先验知识。此外,大多数现有的深度学习社区发现方法(尤其是深度图嵌入),通过评估潜在特征空间中的节点相似度获取分类节点。然而,在后续的聚类算法中,聚类的目标数量仍然需要被事先定义。机遇:对于这一挑战,一个直接的解决方案是通过分析网络拓扑确定社区的数量,并将其整合到深度学习模型中。Bhatia和Rani等人遵循这一思想,采用基于随机游走的定制化PageRank算法,通过将图重构到一种线性的形式进行社区发现,并通过模块化的优化方法来应用调优。但是这些方法并不能保证网络中的每个节点可以被分配到特定的社区中。因此,我们需要为社区发现任务涉及新的模型,从而避免在分配社区的过程中漏掉某些节点。挑战2:网络层次网络层次反映了分层的网络结构,它将位于独立的层上的多个群组连接了起来,从而形成一个更加复杂的网络。而每一层都专注于特定的功能。对于多层网络,用于社区发现的深度学习技术必须实现对于两种层次上的表征的提取。而且他们将面临多层网络固有的挑战,这包括不同的关系类型以及不同层中不同的稀疏程度。机遇:为了区分不同种类的连接,Song和Thiagarajan提出了一种具有特殊子图设计的多层DeepWalk模型,从而保存了层次化的结构。但是他们并没有同时优化可以用于所有层的公用表征以及保留了特定层网络结构的局部表征。他们的目的是利用不同层之间的依赖,而实际上这种依赖关系经常被破坏。此外,对于新的设计来说,还应该考虑与层数增加有关的可伸缩性问题。因此,在研发用于具有网络层次的社区发现的深度学习方法的问题上,我们还有很长的路要走。挑战3:网络异质性网络的异质性指的是网络中实体类型的显著差异,而各种各样的节点集合和它们之间复杂的联系形成了异质网络。因此,我们应该通过不同于同质网络的方式研究异质网络中的社区发现。在应用和研发深度学习模型和算法时,应该解决异质网络实体上的概率分布的差异。机遇:大多数之前的深度学习方法并不是基于网络异质性研发的。Change等人设计了一种非线性嵌入函数,它被用于捕获异质组件之间的交互。因此,未来在异质网络上至少存在两个方面的研究机遇:(1)异质网络表征的深度图嵌入学习模型以及相关的支撑算法;(2)采用新型训练过程的特定深度学习模型,旨在学习隐藏层中的异构图属性。挑战4:边上带符号的信息许多现实世界中的网络具有边上的符号信息(即正关系或负关系)。在有符号网络的环境下,用于社区发现的深度学习方法面临的挑战是:通过不同的符号信息表示的节点之间的联系应该以不同的方式对待。机遇:一种可能的解决方案是,通过设计一种随机游走过程引入正关系边和负关系边。Hu等人遵循这一思路,基于词嵌入技术研发了一种稀疏图嵌入模型。但是,他们的方法在一些小型的真实世界中的有符号网络中的性能要差于作为对比基线的谱方法。另一种的可能的解决方案是重建一个有符号网络的邻接矩阵表征。然而,这又面临着另外一个问题:现实世界中的绝大部分邻接连接是正关系。Shen和Chung施加了更大的惩罚,使他们的栈式自编码器模型更加关注重建稀缺的负边而不是丰富的正边。然而,在大多数情况下,我们并不能获取关于大量节点的社区分配信息。因此,在有符号网络中,社区发现的高效的无监督方法仍然有待探索。挑战5:社区嵌入社区嵌入是一个新兴的研究领域,这种方法将对社区而不是每个独立的节点进行嵌入。社区嵌入重点关注对社区进行感知的高阶近似而不是在节点邻居之间的1阶或2阶近似。未来,社区嵌入研究面临的挑战有:(1)高昂的计算开销;(2)节点和社区结构之间的关系评估;(3)应用深度学习模型时发生的其它问题,例如社区之间的分部漂移。机遇:设想有一种智能的方法通过自动选择针对节点和/或社区的表征模块来支撑社区嵌入。为此,Philip等人建议从以下研究目标入手:(1)如何将社区嵌入整合到一个深度学习模型中?(2)如何为了「计算地更快」这样的目标直接嵌入社区结构?(3)如何优化整合好的深度社区发现学习模型中的超参数?挑战6:网络的动态性网络的动态性主要包含两种情况:网络拓扑的变化,以及在固定拓扑上的属性的变化。拓扑的变化会引起社区的演化。例如,添加或删除一个节点会影响全局的网络连接,因此它也会改变社区结构。对于静态网络来说,深度网络社区发现学习模型在面对每个网络的快照时,需要重新训练,这里面包含一些重复的工作。对于静态网络中的时序属性,技术上的挑战在于对于流数据的深度特征提取,这些流数据的概率分布和属性随时都会变化,它们引入图数据作为深度学习模型输入的另一部分。机遇:针对时间和空间维度上的动态特性,人们还没有研发用于社区发现的深度学习模型。未来的研究方向包括:(1)发现并识别社区间的空间变化;(2)学习深度模式,它同时对时序特征和社区结构信息进行嵌入;(3)为社区发现任务研发一种统一的深度学习方法,它可以同时处理空间和时间特征。挑战7:大规模网络大规模网络指的是拥有数以百万计的节点和边、大规模结构化模式以及高度动态性的大型网络。因此,大规模网络有其固有的规模特性(例如,社交网络中与规模无关的特性,节点度的米率分布特性),这些特性会影响社区发现任务中的聚类系数。此外,通过分解后的有关高维邻接关系的近似度度量,研究人员将分布式计算应用于可扩展的学习,同时他们也面临着鲁棒的学习控制和协作计算的问题。不断变化的网络拓扑进一步增加了近似度估计的难度。总而言之,大规模网络中的社区发现设计上述所有提到的挑战,以及可扩展学习方面的挑战。机遇:大规模网络(例如,Facebook和Twitter)不仅提出了挑战,也催生了设计更先进的深度学习方法的机遇。为了充分利用大规模网络中的丰富信息,社区上的聚类任务更需要具有较低的计算复杂度并具有灵活性的新型无监督算法。深度学习中用到的关键数据降维方法(即矩阵低秩近似)并不适用于大规模网络,它在分布式计算场景下的计算开销也是很高昂的。因此,人们急需新型的深度学习框架、模型和算法。研发应用于大规模网络的深度学习方法需要通过精度和速度来评估,这种评估方式可能是最大的挑战。六、结语如今,我们生活在各种各样的网络中。发现这些网络的内在功能和特征有助于我们全面地理解周围的环境(尤其是在社交网络中)。社区还原了描述社会现象的复杂关系。传统的社区发现方法曾经依赖的是统计推断和机器学习(谱聚类)。然而,深度学习的发展极大地提升了社区发现方法的计算性能,用于社区发现的深度学习方法近五年来被广泛地研究。在这篇综述文章中,Philip等人全方位地回顾了模型和算法研发方面相应的技术趋势,并针对基于深度学习领域社区发现进展做了详细的阐述。最为重要的是,这篇综述还指出了将深度学习用于社区发现任务时存在的七个重大挑战,这在一定程度上将为下一代社区发现研究指明方向。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网

2020年05月22日 11:50

租客网:如果遇到这样的居住环境,必须安排起来!

最近在北上广深出租房子的房东们可能会明显感觉到自家的房子不好租,很多房东抱着“涨一涨”的心态调整了价格,结果房子根本无人问津,调整到正常水平后,才会有零星的中介带着租客来看房,直到把房租降低一些,才有租客表现出愿意议价的态度,这究竟是怎么回事呢?据统计,25个城市中还有14个城市租金出现环比下降。其中,北上广深租金分别环比下滑0.70%、2.30%、3.60%和2.50%。相比于去年房屋租赁市场的火爆,今年的租房市场则显得冷静许多,原因在于2018年各大核心城市的租金普涨,重要推手就是长租公寓之间爆发的抢房大战,长租公寓在资本的推动下,为了快速抢占市场,不惜高价争夺房源。比如,一开始3000的租金,经过多方几轮争抢,分分钟就被长租公寓加价到5000-6000,拿到房源后经过改造隔间,再将他们推高的房价转移到租客身上,租房毕竟是刚需,你不租有别人租,公寓不愁租不出去。根据去年8月份的数据显示,全国房租同比涨幅最高的城市上涨幅度竟然高达70%,从租金绝对值来看,北京、深圳、上海,分别位列前三,北京的平均租金更是接近100元/月/平方米。并且这种情况是在经济增速、人均收入增速不相匹配的情况下发生的。正当抢房大战、租金贷等乱象愈演愈烈时,政府及时出手调控,约谈各企业负责人,遏制了租金快速上涨。深圳某位房东表示,“去年,我都不用亲自和他们联系,就等着看哪家最后出家高就行了,但是今年不一样了,有些中介觉得贵,直接就没有声音了。”出现的“租金下调”现象一方面使得房东的房源空置期加长,尤其是针对那些不愿意在原本租金的基础上进行下调的房东,从而导致了更大的经济损失;另一方面是针对租客而言是一个利好的消息,尤其是针对即将毕业的大学生而言,经济能力相对较弱,可支配收入不稳定,更需要相对宽松的租房经济环境。如何在供需双方中保持良好的平衡点,在维护市场稳定的同时使双方的需求得到最大化满足?为此,年轻租客群体的聚集地——租客网始终致力于为广大租客和房东提供优质服务。租客网提供的“线上实时看房”的服务,免除房东“租客看一次房,就要请假回家开门”的窘境,也帮助房东解决了“房屋钥匙托管”的问题,进而加快租房成交率,减少空置期所带来的巨大的经济损失。这项服务对于租客而言也大有好处,既解决了下班之后还要拖着疲惫的身躯东奔西跑看房的烦恼,也可以邀请朋友家人帮忙一起参考,给出更多建议,还能在白天和晚上等不同时间段查看房屋的采光情况,选择心仪的房源之后,就可直接联系工作人员实地看房,节省大量时间,还能多重选择、多样比较。租客网提供的每项服务都站在租客和房东的多重角度考虑,只有同时最大化满足双方需求,才能更好促进租房市场的稳定发展

2020年04月30日 10:50