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，针对搬运、餐饮、快递等不同职业，提供“是否方便停车”
“是否允许烹饪”
“是否近物流点”
等细分筛选条件。
算法优化完，大锤却没急着上线，他觉得“光靠我们自己测试不行，得让务工家庭说了算”
。
于是团队发起了“算法体验官”
招募活动，从东北、西南、长三角等地区邀请了50位务工家庭代表，免费为他们提供“定制化匹配服务”
，并收集他们的反馈意见。
东北的赵大哥成了第一批体验官，他重新在平台上输入需求：“两室一厅、近工厂、月租1500元以内、有集中供暖、低楼层”
。
这次系统推荐的三套房源，不仅都标注了“集中供暖”
，还详细写了“供暖时间为10月25日至次年4月15日，室内温度可达20℃以上”
。
赵大哥去看了其中一套，满意得不得了：“这房子又暖和又方便，离工厂走路就十分钟，比之前推荐的强太多了！”
西南的陈大哥也反馈，新增的“职业适配选项”
帮了他大忙：“我选了‘需要停车方便’，系统推荐的房源都在路边商铺楼上，货车能首接停在门口，装卸货特别方便，再也不用绕远路了。”
针对体验官提出的“部分房源信息标注不详细”
的问题，团队又要求所有联盟中介，在录入房源时必须上传“取暖设备实拍图”
“楼层实拍视频”
“周边配套照片”
，确保信息真实准确。
技术团队还在算法里加入了“用户反馈权重”
——如果某套房源被多次反馈“信息不符”
，系统会自动降低它的推荐优先级，甚至下架处理。
一个月后，智能匹配算法正式升级上线。
数据显示，升级后的匹配准确率从之前的65%提升到了92%，务工家庭的“看房成交率”
提高了40%，投诉量下降了80%。
东北某城市的合作中介笑着说：“现在推荐的房源基本都能一次看中，我们的工作量都减少了不少！”
在联盟月度总结会上，大锤展示着算法升级后的成果，手里拿着体验官们的反馈表：“智能匹配不是‘冷冰冰的代码’，而是‘懂人心的工具’。
只有把用户的每一个需求都考虑到，才能让算法真正帮到大家。”
他掏出那本记满故事的笔记本，在“智能匹配”
那一页写下：“精准的核心，是看见需求背后的‘人’。
无论是气候差异、家庭结构，还是职业需求，都是务工家庭对‘安稳生活’的渴望。
算法可以优化，但这份对用户需求的关注，永远不能变。”
窗外的雪还在下，东北的冬天依旧寒冷，但平台上推荐的每一套房源，都因为精准的匹配而充满了暖意。
大锤知道，智能匹配的优化不会就此停止，未来还会有更多用户需求被发现、被满足，而团队要做的，就是始终站在务工家庭的角度，让每一次推荐都精准、贴心，让每一个在异乡奋斗的人，都能快速找到属于自己的温暖小家。
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