【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理，尤其是涉及一种基于云计算的大数据房产信息处理系统。
技术介绍
1、目前互联网得到广泛应用，各种信息聚合平台会在所架设网站的页面上展示各种信息供用户浏览，涉及到获取信息以及对信息进行组织和存储；房产信息平台对接线上和线下的房产信息的信息源(如不同房产中介机构)获取待出售的房产的相关信息，并进行多维度的分类，在网站的页面显示，供用户快速定位感兴趣的房产。
2、相关技术中，目前市面上的房产信息平台在推荐租房房源时，主要依据用户公司定位进行推荐，或者根据用户的历史浏览房源的记录，为用户推荐房源。上述房源信息处理方法，无法向用户推送合适的房源信息，难以满足用户的真实需求，存在待改进之处。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术的不足，本申请提供一种基于云计算的大数据房产信息处理系统。
2、第一方面，本申请提供一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，包括以下步骤：
3、获取用户的通勤信息，基于所述通勤信息确认环形目标区域，并将所述环形目标区域内的房源确认为初始推荐房源；
4、基于用户在第一预设条件内的历史浏览信息确认优质房源，基于用户在第二预设条件内的历史浏览信息确认意向房源；
5、基于所述初始推荐房源、所述优质房源和所述意向房源确认筛选房源候选集，所述筛选房源候选集内存储有所述初始推荐房源、所述优质房源和所述意向房源的房源交集；
6、确认所述筛选房源候选集内的房源数量，当所述房源数量超出第一预设数量
7、优选的，所述获取用户的通勤信息，基于所述通勤信息确认环形目标区域，并将所述环形目标区域内的房源确认为初始推荐房源,具体包括：
8、获取用户的通勤信息，所述通勤信息包括通勤工具和通勤时长，进而确认用户的通勤距离；
9、确认以公司及通勤距离为参考数据时，获取环形目标区域，并确认所述环形目标区域内的房源，获取从各房源至公司的右转弯数量，所述右转弯数量表示为从房源至公司需要左转弯的交叉路口的数量；
10、将所述右转弯数量与预设转弯数量区间进行对比，当所述右转弯数量处于预设转弯数量区间内时，则将所述房源确认为初始推荐房源。
11、优选的，所述获取用户的通勤信息，基于所述通勤信息确认环形目标区域，并将所述环形目标区域内的房源确认为初始推荐房源后，还包括确认初选推荐房源：
12、获取所述初始推荐房源的基本信息，所述基本信息包括开售时间和住房率；
13、根据所述初始推荐房源的开售时间确认所述初始推荐房源的售卖时长，并根据售卖时长划分多个预设售卖时长区间，判断所述售卖时长所处于的预设售卖时长区间，进而确认所述预设售卖时长区间对应的预设住房率；
14、当所述初始推荐房源住房率高于所述售卖时长对应的预设住房率时，则将所述初始推荐房源设置为初选推荐房源。
15、优选的，所述初选推荐房源，还包括：
16、获绘制所述初选推荐房源在开售时间后的开售时间-住房率的变化曲线图，并将所述变化曲线图按年份划分为若干组，并获取所述变化曲线图在每年份的斜率值集，包括[k1,k2,k3...kn],其中，k1表示为售卖第一年对应的斜率值，k2表示为售卖第二年对应的斜率值，k3表示为售卖第三年对应的斜率值，kn表示为售卖第n年对应的斜率值；
17、根据计算公式计算得出斜率平均值ω，其中，k1′、k2′、k3′、…、kn′分别表示为售卖第一年、第二年、第三年、…、第n年对应的预设斜率值；
18、基于各所述初选推荐房源的斜率平均值ω与预设斜率平均值对比；
19、当ω1＜ω＜ω2时，则将所述所述初选推荐房源确认为优质房源；
20、当ω＞ω2时，则将所述所述初选推荐房源确认为意向房源。
21、优选的，所述基于用户在第一预设条件内的历史浏览信息确认优质房源，基于用户在第二预设条件内的历史浏览信息确认意向房源，包括：
22、获取用户在房产信息平台上对房源的历史浏览信息，所述历史浏览信息包括历史浏览房源、历史浏览次数和历史浏览时长；
23、根据公式计算得出各历史浏览房源对应的意向系数βd，其中，b1、b2分别表示为历史浏览次数、历史浏览时长对应的权重系数，nd表示为第d个房源对应的历史浏览次数，td表示为第d个房源对应的历史浏览时长，d表示为各历史浏览房源对应的编号，d＝1,2,3，...,j；
24、将各历史浏览房源对应的意向系数大于第一预设意向系数的房源设置为优质房源；
25、将各历史浏览房源对应的意向系数大于第二预设意向系数的房源设置为意向房源，其中，所述第一预设意向系数<第二预设意向系数。
26、优选的，所述获取用户的历史搜索记录并确认搜索关键词之前，还包括：
27、确认所述筛选房源候选集内各房源的标签属性，所述标签属性包括房屋朝向、房屋装修程度、房屋楼层、房屋面积和房屋价格。
28、优选的，所述基于所述搜索关键词确认所述筛选房源候选集内各房源的相似值，并基于所述相似值从所述筛选房源候选集内确认目标房源，并将所述目标房源推荐给用户，具体包括：
29、基于用户的历史搜索记录确认多个搜索关键词，并将所述多个搜索关键词设为搜索关键词集；
30、将所述搜索关键词集内的各搜索关键词与所述筛选房源候选集内各房源的标签属性进行对比，确认筛选房源候选集内各房源的相似度；
31、将所述筛选房源候选集内相似度大于预设相似度阈值的房源直接作为目标房源推送给用户；
32、当所述筛选房源候选集内相似度低于预设相似度阈值的房源作为预设选择房源在第一预设时间后推送给用户，其中，房源推送的优先级为：目标房源>预设选择房源。
33、第二方面，本申请提供一种基于云计算的大数据房产信息处理系统，包括：
34、初始推荐房源确认模块，用于获取用户的通勤信息，基于所述通勤信息确认环形目标区域，并将所述环形目标区域内的房源确认为初始推荐房源；
35、优质房源及意向房源确认模块，用于基于用户在第一预设条件内的历史浏览信息确认优质房源，基于用户在第二预设条件内的历史浏览信息确认意向房源；
36、筛选房源候选集搭建模块，用于基于所述初始推荐房源、所述优质房源和所述意向房源确认筛选房源候选集，所述筛选房源候选集内存储有所述初始推荐房源、所述优质房源和所述意向房源的房源交集；
37、目标房源推荐模块，用于确认所述筛选房源候选集内的房源数量，当所述房源数量超出第一预设数量时，获取用户的历史搜索记录并确认搜索关键词，基于所述搜索关键词确认所述筛选房源候选集内各房源的相似值，并基于所述相本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于：所述获取用户的通勤信息，基于所述通勤信息确认环形目标区域，并将所述环形目标区域内的房源确认为初始推荐房源,具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于：所述获取用户的通勤信息，基于所述通勤信息确认环形目标区域，并将所述环形目标区域内的房源确认为初始推荐房源后，还包括确认初选推荐房源：
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于：所述初选推荐房源，还包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于：所述基于用户在第一预设条件内的历史浏览信息确认优质房源，基于用户在第二预设条件内的历史浏览信息确认意向房源，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于：所述获取用户的历史搜索记录并确认搜索关键词之前，还包括：
7.根据权利要求
8.一种基于云计算的大数据房产信息处理系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于：所述获取用户的通勤信息，基于所述通勤信息确认环形目标区域，并将所述环形目标区域内的房源确认为初始推荐房源,具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于：所述获取用户的通勤信息，基于所述通勤信息确认环形目标区域，并将所述环形目标区域内的房源确认为初始推荐房源后，还包括确认初选推荐房源：
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于：所述初选推荐房源，还包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的大数据房产信息处理方法，其特征在于：所述基于用户在第一预设条件...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤其阳，
申请(专利权)人：苏州快房网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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