本申请公开了一种建筑对象的质量预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定待处理的目标建筑对象，以及目标建筑对象的目标特征信息；获取目标建筑对象所在的目标地理位置；调用目标地理位置对应的目标预测模型，预测模型中包括地理位置信息关联的多个预设特征信息，以及特征信息对应的重要程度；将目标特征信息输入目标预测模型，以使目标预测模型获取目标特征信息对应的目标重要程度，并基于目标特征信息和目标重要程度确定目标建筑对象的预测质量数据。本申请通过调用地理位置对应的预测模型对建筑对象的特征进行分析预测，快速得到建筑对象的质量数据，及时向用户反馈，摆脱了采用人工历史经验进行分析方式，提高了工作效率。提高了工作效率。提高了工作效率。
【技术实现步骤摘要】
建筑对象的质量预测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种建筑对象的质量预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]现在正处于互联网行业的高速发展时期，随着数字化进程的推进和数字经济的发展，互联网所能承载的服务愈来愈多，应用场景不断扩大，互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合，促使服务业向新型、智能的方向转变。现在，线上房屋交易现在已处于一个主流，用户也呈现指数式的增长，房屋交易平台在面对不同地理位置的建筑对象时，需要准确的对房屋的定位以及价值进行分析然后发布，然而现有的分析方式主要依赖于工作人员的历史经验，当面对不同地理区域中的大量房源的情况下，耗费时间长，导致无法及时向用户反馈结果。
技术实现思路
[0003]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种建筑对象的质量预测方法、装置、电子设备及存储介质。
[0004]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种建筑对象的质量预测方法，包括：
[0005]确定待处理的目标建筑对象，以及所述目标建筑对象的目标特征信息；
[0006]获取所述目标建筑对象所在的目标地理位置；
[0007]调用所述目标地理位置对应的目标预测模型，其中，所述预测模型中包括所述地理位置信息关联的多个预设特征信息，以及所述特征信息对应的重要程度；
[0008]将所述目标特征信息输入所述目标预测模型，以使所述目标预测模型获取所述目标特征信息对应的目标重要程度，并基于所述目标特征信息和所述目标重要程度确定所述目标建筑对象的预测质量数据。
[0009]在本申请实施例中，所述确定待处理的目标建筑对象，以及所述目标建筑对象的目标特征信息，包括：
[0010]从预设任务队列中获取至少两个质量数据预测任务；
[0011]确定所述质量数据预测任务对应的任务优先级；
[0012]将所述任务优先级高于预设优先级的质量数据预测任务确定为目标质量数据预测任务，并从所述目标质量数据预测任务中提取目标建筑对象，以及所述目标建筑对象的目标特征信息。
[0013]在本申请实施例中，所述调用所述地理位置信息对应的目标预测模型，包括：
[0014]获取预测模型库，其中，所述预测模型库中包括多个预设地理位置分别对应的预测模型；
[0015]将所述预测模型库中与所述目标地理位置相匹配的预测模型确定为所述目标预测模型。
[0016]在本申请实施例中，所述获取预测模型库，包括：
[0017]获取所述预设地理位置关联的第一建筑对象样本，其中，所述第一建筑对象样本中包括多个第一特征信息样本；
[0018]获取所述第一建筑对象样本对应的第一标签信息，其中，所述第一标签信息包括：所述第一建筑对象样本的质量数据样本；
[0019]利用所述第一建筑对象样本和所述质量数据样本对预设神经网络模型进训练，以使所述预设神经网络模型学习所述第一特征信息样本相对于所述质量数据样本的第一重要程度，得到所述预测模型；
[0020]根据各个预设地理位置对应的预测模型生成所述预测模型库。
[0021]在本申请实施例中，所述根据各个预设地理位置对应的预测模型生成所述预测模型库，包括：
[0022]获取所述预设地理位置关联的第二建筑对象样本，其中，所述第二建筑对象样本中包括多个第二特征信息样本；
[0023]将所述第二建筑对象样本输入所述预测模型，以使所述预设预测模型根据所述第二建筑对象样本和所述第一重要程度得到初始质量数据；
[0024]获取所述第二建筑对象样本对应的第二标签信息，其中，所述第二标签信息包括：所述第二建筑对象样本的质量数据样本；
[0025]在所述初始质量数据与所述第二建筑对象样本的质量数据样本之间的差值落入预设范围的情况下，根据各个预设地理位置对应的预测模型生成所述预测模型库。
[0026]在本申请实施例中，在所述初始质量数据与所述第二建筑对象样本的质量数据样本之间的差值未落入预设范围的情况下，所述方法还包括：
[0027]获取所述预设地理位置关联的第三建筑对象样本，其中，所述第三建筑对象样本中包括多个第三特征信息样本；
[0028]获取所述第三建筑对象样本对应的第三标签信息，其中，所述第三标签信息包括：所述第三建筑对象样本的质量数据样本；
[0029]利用所述第三建筑对象样本和所述质量数据样本对所述预测模型进训练，直至所述预测模型输出的质量数据与所述第三建筑对象样本的质量数据样本之间的差值落入所述预设范围。
[0030]在本申请实施例中，所述方法还包括：
[0031]获取所述目标地理位置对应的政策信息；
[0032]根据所述政策信息和所述目标质量数据生成目标提示信息；
[0033]向预设终端发送所述目标提示信息，以使所述预设终端根据所述政策信息对所述目标质量数据进行调整。
[0034]根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种建筑对象的质量预测装置，包括：
[0035]确定模块，用于确定待处理的目标建筑对象，以及所述目标建筑对象的目标特征信息；
[0036]获取模块，用于获取所述目标建筑对象所在的目标地理位置；
[0037]调用模块，用于调用所述目标地理位置对应的目标预测模型，其中，所述预测模型中包括所述地理位置信息关联的多个预设特征信息，以及所述特征信息对应的重要程度；
[0038]处理模块，用于将所述目标特征信息输入所述目标预测模型，以使所述目标预测模型获取所述目标特征信息对应的目标重要程度，并基于所述目标特征信息和所述目标重要程度确定所述目标建筑对象的预测质量数据。
[0039]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的步骤。
[0040]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于通过运行存储器上所存放的程序来执行上述方法中的步骤。
[0041]本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法中的步骤。
[0042]本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请通过调用地理位置对应的预测模型对建筑对象的特征进行分析预测，快速得到建筑对象的质量数据，及时向用户反馈，摆脱了采用人工历史经验进行分析方式，提高了工作效率。。
附图说明
[0043]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0044]为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，对于本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种建筑对象的质量预测方法，其特征在于，包括：确定待处理的目标建筑对象，以及所述目标建筑对象的目标特征信息；获取所述目标建筑对象所在的目标地理位置；调用所述目标地理位置对应的目标预测模型，其中，所述预测模型中包括所述地理位置信息关联的多个预设特征信息，以及所述特征信息对应的重要程度；将所述目标特征信息输入所述目标预测模型，以使所述目标预测模型获取所述目标特征信息对应的目标重要程度，并基于所述目标特征信息和所述目标重要程度确定所述目标建筑对象的预测质量数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待处理的目标建筑对象，以及所述目标建筑对象的目标特征信息，包括：从预设任务队列中获取至少两个质量数据预测任务；确定所述质量数据预测任务对应的任务优先级；将所述任务优先级高于预设优先级的质量数据预测任务确定为目标质量数据预测任务，并从所述目标质量数据预测任务中提取目标建筑对象，以及所述目标建筑对象的目标特征信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用所述地理位置信息对应的目标预测模型，包括：获取预测模型库，其中，所述预测模型库中包括多个预设地理位置分别对应的预测模型；将所述预测模型库中与所述目标地理位置相匹配的预测模型确定为所述目标预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取预测模型库，包括：获取所述预设地理位置关联的第一建筑对象样本，其中，所述第一建筑对象样本中包括多个第一特征信息样本；获取所述第一建筑对象样本对应的第一标签信息，其中，所述第一标签信息包括：所述第一建筑对象样本的质量数据样本；利用所述第一建筑对象样本和所述质量数据样本对预设神经网络模型进训练，以使所述预设神经网络模型学习所述第一特征信息样本相对于所述质量数据样本的第一重要程度，得到所述预测模型；根据各个预设地理位置对应的预测模型生成所述预测模型库。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个预设地理位置对应的预测模型生成所述预测模型库，包括：获取所述预设地理位置关联的第二建筑对象样本，其中，所述第二建筑对象样本中包括多个第二特征信息样本；将所述第二建筑对象样本输入所述预测模型，以使所述预设预测模型根据所述第二建筑对象样本和所述第一重要程度得到初始质量数据；获取所述第二建筑对象样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐剑，
申请(专利权)人：北京自如信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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