第14章 合租的算法（1/2）

城市的脉搏，在张伟的电脑屏幕上，被简化成了无数条跳动的房源信息和客户需求。作为房产中介，他的一天始于处理公司CRM系统里不断弹出的新需求。系统内置的匹配引擎很强大，输入预算、区位、面积、朝向等硬性条件，瞬间就能筛选出几十套“符合逻辑”的房源。

但张伟知道，房子不只是混凝土和钢筋的数据堆砌，找房子的人，寻找的也不仅仅是一个物理空间。他们寻找的，是一个能安放疲惫、承载希望、甚至定义未来生活状态的“家”。这个“家”的变量，远非冰冷的数据所能涵盖。

此刻，他正在处理一个棘手的案例。客户是一对刚毕业的情侣，预算有限，却希望找到一个“有生活气息、邻居友好、最好能养宠物”的一居室。公司的系统根据他们的预算和区位，给出的推荐寥寥无几，且都是位于老旧小区、采光通风评价为“中”或“差”的房源。

张伟没有立刻将这些结果发给客户。他关闭了系统自动推送，打开了几个本地生活论坛、小区业主群，甚至是一些年轻人聚集的社交平台。他的手指在键盘上飞舞，如同一个经验丰富的侦探，输入一系列关键词组合：“XX小区 租客 体验”、“XX公寓 宠物”、“XX片区 年轻人 氛围”。

屏幕上滚动着碎片化的信息：

“XX苑虽然旧点，但楼下早餐店老板人超好，记得每个老客的口味。”

“千万别租XX国际公寓，物业费贵死，邻居都是冷面人。”

“我们楼里有好几个养猫的，偶尔还会在楼下遛狗，氛围不错。”

“XX路那片的房子隔音是硬伤，但生活是真方便，烟火气足。”

这些非结构化的、充满主观感受的“软数据”，是公司算法无法有效抓取和处理的。但张伟的大脑，就像一台经过特殊训练的“人肉处理器”，快速地将这些信息过滤、分类、加权。他将“邻居友好”量化为“小区公共空间利用率”和“邻里纠纷投诉率”（通过论坛信息估算）；将“生活气息”解读为“周边小型商业业态丰富度”和“社区活动频率”；将“能养宠物”的隐性成本，拆解为“押金风险”、“邻里容忍度”和“周边宠物配套（医院、商店）”。

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