【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及房屋租价预测模型的构建方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在人们的日常生活中，出于工作方便的考虑，大多数人往往会选择在工作地点附近租房。一般地，人们可以在租房平台上进行浏览，找到合适的房源。在这些租房平台中，通常会给出每个房源的月租金、年租金等不同类型的租价。
2、这些租价可以是专业人员根据房源所在小区的情况确定出的价格，也可以是使用房源价格预测模型通过房源的房屋属性信息和房源所在楼盘的出租市场均价预测出的。
3、在相关技术中，对于属于同一楼盘的房源，通过使用相同的出租市场均价进行租价预测，会导致预测出的租价不准确。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种房屋租价预测模型的构建方法、装置、设备及存储介质，以解决预测租价准确性较低的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种房屋租价预测模型的构建方法，所述方法包括：
3、获取多条房源数据，其中，多条所述房源数据中的每条所述房源数据均包括房源属性、销...
【技术保护点】
1.一种房屋租价预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述房源属性包括房屋属性、楼盘属性、楼栋属性和单元属性，所述房屋属性包括户型结构、房屋类型、房屋面积、所在楼层、有无阳台、房屋朝向和装修次数中的一个或多个，所述楼盘属性包括楼栋数量、房屋数量、建筑开始和结束年代、绿化率、容积率、距离楼盘预设距离范围内的地铁线数量中的一个或多个，所述楼栋属性包括建筑类型、总楼层、楼栋所在经度和纬度中的一个或多个，所述单元属性包括电梯数量、有无门禁卡、客梯货梯是否分离中的一个或多个。
3.根据权利要求2所述的方...
【技术特征摘要】
1.一种房屋租价预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述房源属性包括房屋属性、楼盘属性、楼栋属性和单元属性，所述房屋属性包括户型结构、房屋类型、房屋面积、所在楼层、有无阳台、房屋朝向和装修次数中的一个或多个，所述楼盘属性包括楼栋数量、房屋数量、建筑开始和结束年代、绿化率、容积率、距离楼盘预设距离范围内的地铁线数量中的一个或多个，所述楼栋属性包括建筑类型、总楼层、楼栋所在经度和纬度中的一个或多个，所述单元属性包括电梯数量、有无门禁卡、客梯货梯是否分离中的一个或多个。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将多条所述房源数据输入到预设编码模型中，得到多条所述房源数据中每条所述房源数据对应的编码之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设清洗规则，对多条所述房源数据进行数据清洗，得...
【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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