【技术实现步骤摘要】
小区房源价值参数估计方法以及装置
本申请涉及信息处理领域，特别是涉及一种小区房源价值参数估计方法以及装置。
技术介绍
随着经济的发展与城市化的推进，人们的生活水平也在不断提升。在城市中，小区是指以住宅楼房为主体并配有商业网点、文化教育、娱乐、绿化、公用和公共设施等而形成的具有一定规模的居民生活区。小区的主体是居民楼房，一个小区通常包含若干的居民住房，小区居民住房是现在房产投资的焦点。传统对小区房产估值采用市场样本估价法：估价师根据经验选择与目标房屋相似户型的若干个房屋，而后根据相似房屋的挂牌价格或者成交价格人为判断目标房屋的定价，但是由于该估价方法的效果完全由估价师的经验决定，但估价师勘察的数据可能不够具体，考虑到的因素可能不够全面，判断两间房屋是否属于相似的房屋也没有具体的标准，从而导致相似房屋判定不准，继而导致对目标房源房价的判断错误。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种小区房源价值参数估计方法、装置、计算机设备及存储介质。一种小区房源价值参数估计方法，所述方法包括：获取目标小区的各项小区指标；将所述目标小区与目标小区对应的各项小区指标输入预设...
【技术保护点】
1.一种小区房源价值参数估计方法，所述方法包括：获取目标小区的各项小区指标；将所述目标小区与目标小区对应的各项小区指标输入预设小区相似度模型，获取目标小区的小区估价指标，所述预设小区相似度模型以携带小区房源平均价值参数的训练小区作为训练数据获得；在预设小区集内根据目标小区的小区估价指标查找目标小区对应的相似小区，所述预设小区集包含预设小区的小区估价指标；获取查找到的所述相似小区的小区房源平均价值参数，根据所述相似小区的小区房源平均价值参数对目标小区的房源平均价值参数进行估计，获得目标小区的房源平均价值参数；获取目标房源的各估价影响因素，根据所述目标小区房源的预测平均价值参数...
【技术特征摘要】
1.一种小区房源价值参数估计方法，所述方法包括：获取目标小区的各项小区指标；将所述目标小区与目标小区对应的各项小区指标输入预设小区相似度模型，获取目标小区的小区估价指标，所述预设小区相似度模型以携带小区房源平均价值参数的训练小区作为训练数据获得；在预设小区集内根据目标小区的小区估价指标查找目标小区对应的相似小区，所述预设小区集包含预设小区的小区估价指标；获取查找到的所述相似小区的小区房源平均价值参数，根据所述相似小区的小区房源平均价值参数对目标小区的房源平均价值参数进行估计，获得目标小区的房源平均价值参数；获取目标房源的各估价影响因素，根据所述目标小区房源的预测平均价值参数以及所述目标房源的各估价影响因素，通过预设半参数分位回归模型估计目标房源的价值参数，所述预设半参数分位回归模型基于所述各估价影响因素与所述预测平均价值参数对所述目标房源的价值参数的影响建立。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标小区的各项小区指标包括：获取目标小区的小区信息；根据所述目标小区的小区信息，获取目标小区的各项小区指标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标小区与目标小区对应的各项小区指标输入预设小区相似度模型，获取目标小区的小区估价指标之前，还包括：获取携带小区房源平均价值参数的训练小区以及训练小区的各项小区指标；通过K-means聚类分析根据训练小区的各项小区指标对所述训练小区进行分类，获得训练小区类；根据训练小区类确定训练数据集以及测试数据集；将训练数据集输入初始BP神经网络，通过训练数据集对初始BP神经网络进行训练；通过测试数据集对训练完成的初始BP神经网络进行测试；当测试通过时，将训练完成的初始BP神经网络作为预设小区相似度模型；当测试不通过时，根据测试结果更新所述初始BP神经网络，将更新后的所述初始BP神经网络重新作为初始BP神经网络，返回将训练数据集输入初始BP神经网络，通过训练数据集对初始BP神经网络进行训练的操作。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预设小区集内根据目标小区的小区估价指标查找相似小区，获取所述相似小区的小区房源平均价值参数之前，还包括：获取各小区与目标小区的距离信息；根据各小区与所述目标小区的距离信息确定预设小区；获取所述预设小区的各项小区指标；将所述预设小区与预设小区对应的各项小区指标输入预设小区相似度模型，获得预设小区集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预设小区集内根据目标小区的小区估价指标查找目标小...
【专利技术属性】
技术研发人员：李国才，叶素兰，刘卉，杨坚，董文飞，韩丹，
申请(专利权)人：平安直通咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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