[发明专利]区域对象信息预测方法和系统、楼盘价格预测方法和系统

权利要求书

1.一种区域对象的信息预测方法，其特征在于，包括步骤：

根据预先编制的评分表获取一设定区域内目标对象和多个参考对象的评分值；其中，所述评分表记录所述目标对象和多个参考对象在各项评分项目中的评分值；

根据所述评分值计算所述目标对象分别与多个参考对象的评分值比值；

获取各个所述参考对象的参考值；根据各个所述参考对象的参考值、预设的权重值和所述评分值比值计算各个所述参考对象的影响因子；

将所述影响因子进行求和运算，得到所述目标对象的信息预测值。

2.根据权利要求1所述的区域对象的信息预测方法，其特征在于，所述根据预先编制的评分表获取一设定区域内目标对象和多个参考对象的评分值的步骤包括：

从所述预先编制的评分表中提取多项所述评分项目；

根据各项所述评分项目确定所述设定区域内各个对象与各项所述评分项目匹配的项目评分值；其中，所述对象包括所述目标对象和多个所述参考对象；

根据各项所述项目评分值以及各项所述评分项目的预设项目权重值计算各个所述对象的评分值。

3.根据权利要求2所述的区域对象的信息预测方法，其特征在于，所述根据所述项目评分值以及各项所述评分项目的预设项目权重值计算各个所述对象的评分值的步骤包括：

采用如下公式计算各个所述对象的评分值：

其中，M_j表示各个所述对象的评分值，j为各个所述对象的区域代码，S_i表示各项所述项目评分值，i表示所述项目评分值的项目序号，K_i表示各项所述评分项目的预设项目权重值，n表示所述评分项目的项目总数。

4.根据权利要求1至3任一项所述的区域对象的信息预测方法，其特征在于，所述根据所述评分值计算所述目标对象分别与多个参考对象的评分值比值的步骤包括：

采用如下公式计算所述目标对象与各个参考对象的评分值比值：

其中，Q_k表示所述目标对象与各个参考对象的评分值比值，k为各个所述参考对象的区域代码，N表示所述设定区域内参考对象的总数量，M₀表示所述目标对象的评分值，M_k表示各个所述参考对象的评分值。

5.根据权利要求1所述的区域对象的信息预测方法，其特征在于，所述根据各个所述参考对象的参考值、预设的权重值和所述评分值比值计算各个所述参考对象的影响因子的步骤包括：

采用如下公式计算各个所述参考对象的影响因子：

Y_k＝Q_k×P_k×C_k,k∈1,2,……,N

其中，Y_k表示各个所述参考对象的影响因子，Q_k表示所述目标对象分别与各个所述参考对象的评分值比值，P_k表示各个所述参考对象的参考值，C_k表示所述预设的权重值，k为各个所述参考对象的区域代码，N表示所述设定区域内参考对象的总数量。

6.根据权利要求1或5所述的区域对象的信息预测方法，其特征在于，所述将所述影响因子进行求和运算，得到所述目标对象的信息预测值步骤包括：

采用如下公式计算所述目标对象的信息预测值：

其中，P表示所述目标对象的信息预测值，Y_k表示各个所述参考对象的影响因子，k为各个所述参考对象的区域代码，N表示所述设定区域内参考对象的总数量。

7.根据权利要求1所述的区域对象的信息预测方法，其特征在于，所述获取各个所述参考对象的参考值的步骤包括：

通过互联网爬虫技术从区域对象的垂直网站中采集各个所述参考对象的区域信息；

从所述区域信息中提取各个所述参考对象的参考值。