一种在售房源质量评估方法及服务器技术

本发明专利技术公开一种在售房源质量评估方法及服务器。其中，所述方法包括：获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征；根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得所述待评估房源的评分。本发明专利技术提供的在售房源质量评估方法及服务器，由于能够获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征，并根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得待评估房源的评分，能够对待评估房源进行评估，以提高待评估房源评估的准确性。

A method for evaluating the quality of the sales source and the server

The invention discloses a method for evaluating the quality of a house source and a server. Among them, the methods included: obtaining the daily brokers' characteristics, customer features, and owner characteristics of the source to be assessed in the past number of days; according to the daily brokers' characteristics, the customer characteristics and the owner's characteristics as well as the preset house scoring model, the rating of the assessed housing is obtained. The home source quality assessment method and server provided by the present invention can obtain the daily brokers' features, customer features, and owner characteristics of the house source in the past number of days, and obtain the presupposed housing score model based on the daily brokers' characteristics, customer characteristics and owner characteristics of the house source. The rating of the housing source to be assessed can be assessed to assess the housing source so as to improve the accuracy of the housing assessment to be assessed.

【技术实现步骤摘要】
一种在售房源质量评估方法及服务器
本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种在售房源质量评估方法及服务器。
技术介绍
随着人们生活水平的提高和市场经济的发展，二手房屋的交易越来越活跃。目前，二手房屋交易过程中，经纪人主要是通过大量的带看行为，最终促成买卖双方的成交。经纪人会根据自己的过往经验，通过房屋的出售价格、业主是否诚心出售以及市场形势做出判断，认定房源是否会在近期成交，越容易交易的二手房屋，说明二手房屋的质量越好。这种对二手房屋交易的判断主要是通过工作时间和人脉的积累，依赖人的主观做出的。这种对二手房交易的判断方式不但效率低、周期长，而且准确性偏低。因此，如何提出一种方法，能够对二手房屋进行评估，以提高二手房评估的准确性成为业界亟待解决的重要课题。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种在售房源质量评估方法及服务器。一方面，本专利技术提出一种在售房源质量评估方法，包括:获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征；根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得所述待评估房源的评分。另一方面，本专利技术提供一种服务器，包括：第一获取单元，用于获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征；评分单元，用于根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得所述待评估房源的评分。再一方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信总线，其中：所述处理器和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述各实施例提供的在售房源质量评估方法。又一方面，本专利技术提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如上述各实施例提供的在售房源质量评估方法。本专利技术提供的在售房源质量评估方法及服务器，由于能够获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征，并根据待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得待评估房源的评分，能够对待评估房源进行评估，以提高待评估房源评估的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例在售房源质量评估方法的流程示意图；图2为本专利技术另一实施例在售房源质量评估方法的流程示意图；图3为本专利技术又一实施例在售房源质量评估方法的流程示意图；图4为本专利技术一实施例服务器的结构示意图；图5为本专利技术另一实施例服务器的结构示意图；图6为本专利技术又一实施例服务器的结构示意图；图7为本专利技术一实施例电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术一实施例在售房源质量评估方法的流程示意图，如图1所示，本专利技术提供的在售房源质量评估方法，包括：S101、获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征；具体地，由于互联网的发展，在二手房屋的交易过程中的各种数据都可以被存储到数据库中。服务器可以通过上述数据库获取到待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征，其中，所述待评估房源是指需要进行质量评估的在售房源，所述在售房源是指正在通过房屋交易网站出售的二手房屋，所述房屋交易网站例如链家官网；所述预设天数可以是14天，所述预设天数根据实际需要进行设置，本专利技术实施例不做限定。所述经纪人特征可以包括看房总次数、看房不同门店数、看房不同经纪人数、看房不同客户数、看房语音跟进数和看房普通跟进数。所述看房总次数是指各个房屋经纪人带领客户看所述待评估房源的总次数；所述看房不同门店数是指各个上述房屋经纪人属于不同的门店的数量；所述看房不同经纪人数是指看所述待评估房源的不同的所述房屋经纪人的数量；所述看房不同客户数是指看所述待评估房源的不同所述客户的数量；所述经纪人在带所述客户看完所述待评估房源之后，会记录所述客户对所述待评估房源的评价，然后将对所述待评估房源的评价通过语音的形式上传至所述房屋交易网站，所述看房语音跟进数是指对所述待评估房源的语音评价总次数；所述经纪人在带所述客户看完所述待评估房源之后，会记录所述客户对所述待评估房源的评价，然后将对所述待评估房源的评价通过文字的形式上传至所述房屋交易网站，所述看房普通跟进数是指对所述待评估房源的文字评价总次数。所述客源特征可以包括打电话次数、关注次数和意向金操作次数。所述打电话次数是指各个所述客户打电话询问所述待评估房源的总次数；所述关注次数是指对所述待评估房源点击关注的次数，所述客户可以通过所述房屋交易网站查看所述待评估房源的详细信息，当所述客户对所述待评估房源感兴趣的时候，可以点击关注的操作，以收藏所述待评估房源方便以后查看，不同的所述客户对所述待评估房源的关注可以被统计储存到所述数据库中；意向金是指所述客户在看完所述待评估房源之后，如果有购买意向可以交纳一定数额的金钱以获得购买的优先权，所述意向金操作次数是指对所述待评估房源交纳所述意向金的总次数。所述业主特征可以包括曝光次数、喊话次数、价格上调次数和价格下调次数。所述待评估房源有对应的业主，所述业主可以在所述房屋交易网站上对所述待评估房源进行点击曝光操作，以增加所述待评估房源的关注度，所述曝光次数是指所述业主在所述房屋交易网站上对所述待评估房源的点击曝光操作的总次数；所述业主可以在所述交易网站上就所述待评估房源与其他人进行文字交流，所述喊话次数是指所述业主在所述交易网站上关于所述待评估房源进行文字交流的总次数；所述待评估房源在所述交易网站上会有价格，所述业主可以对所述待评估房源进行价格调整，所述价格上调次数是指所述业主对所述待评估房源进行价格上调的次数，所述价格下调次数是指所述业主对所述待评估房源进行价格下调的次数。S102、根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得所述待评估房源的评分。具体地，所述服务器在获得在过去预设天数内所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征之后，将所述每天的经纪人特征、所述客源特征和所述业主特征输入到预设房屋评分模型中，从而获得所述待评估房源的评分，所述评分越高说明所述待评估房源的质量越好，在以后能够成交的可能性越大。本专利技术提供的在售房源质量评估方法，由于能够获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征，并根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得待评估房源的评分，能够对待评估房源进行评估，以提高待评估房源评估的准确性。图2为本专利技术另一实施例在售本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在售房源质量评估方法，其特征在于，包括:获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征；根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得所述待评估房源的评分。

【技术特征摘要】
1.一种在售房源质量评估方法，其特征在于，包括:获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征；根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得所述待评估房源的评分。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设房屋评分模型建立的步骤包括：获取预设历史时期内的在售房源；根据每个所述在售房源在过去所述预设天数内的交易记录，分别对每个所述在售房源进行是否成交的标记；获取每个所述在售房源在过去所述预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征；根据各个所述在售房源的的标记、各个所述在售房源在过去所述预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及基于深度学习的长短期记忆算法，获得所述预设房屋评分模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述经纪人特征包括看房总次数、看房不同门店数、看房不同经纪人数、看房不同客户数、看房语音跟进数、看房普通跟进数；所述客源特征包括拨打电话次数、关注次数和意向金操作次数；所述业主特征包括曝光次数、喊话次数、价格上调次数和价格下调次数。4.根据权利要求1至3任一项所述方法，其特征在于，还包括：根据所述待评估房源的评分以及所述评分对应的历史交易成功概率，获得所述待评估房源的交易成功概率。5.一种服务器，其特征在于，包括:第一获取单元，用于获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征；评分单元，用于根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得所述待评估房源的评分。...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘文，宋鑫，于东海，王煜杰，蔡白银，
申请(专利权)人：链家网北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11