利用AI视觉识别技术实现风格化搜索
传统房产平台主要依赖结构化数据（如面积、价格）进行筛选，但Jitty通过以下创新方式突破这一局限：
- 深度学习图像分析：采用卷积神经网络(CNN)解析房源照片，识别超过200种建筑特征（如木质横梁、石砌壁炉等）
- 自然语言映射：将用户的口语化描述（如”复古风浴室”）转换为可识别图像特征，支持联想式搜索
- 三维空间理解：通过照片透视关系判断房间布局特性（如”楼梯下创意空间”的识别）
实操指南：
- 输入具体场景描述（如”维多利亚式门廊”）而非抽象风格标签
- 组合使用材质+空间关键词（”原木色厨房岛台”比”现代厨房”更精准）
- 对不满意的结果点击”类似房源”触发二次深度学习分析
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决传统房产平台无法根据房屋外观风格精准筛选的问题？
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