[发明专利]一种房地产价格评估方法及系统

权利要求书

1.一种房地产价格评估方法，其特征在于，所述房地产价格评估方法包括：

第一步，互联网采集现有房地产价位、地段、房型、楼层等数据信息；

第二步，根据采集的数据，绘制房地产价格变化曲线图和计算房地产价格平价值；

第三步，根据绘制的价格变化曲线和房地产价格平均值，对房地产成交进行预测；

第四步，最后，利用显示器显示采集的房地产信息、统计价格、价格曲线、价格平价值的数据信息。

2.如权利要求1所述的房地产价格评估方法，其特征在于，所述房地产价格评估方法通过互联网采集现有房地产价位、地段、房型、楼层的数据信息完成后，需要对各类数据进行分类处理，具体过程如下：

步骤一，将采集现有房地产价位、地段、房型、楼层等数据信息作为训练样本，将训练样本聚类并制定簇的个数；

步骤二，在每次聚类中确定每个簇的数目，并比较该簇中多数类样本和少数样本的个数，若该簇中少数类样本个数多于多数类样本个数，则该簇为正类簇，反之则为负类簇；

步骤三，对上述采集的数据建立的样本对象进行遍历，若负类样本真实类别与所处簇的类别一致，则将该样本类别函数设为0，否则为1；

步骤四，重复上述的步骤；

步骤五，计算最终负类数据样本的类别函数，并将多数类样本按类别函数大小进行从高到低排序；

步骤六，根据删除因子按比例删除多数类样本，即得到新的数据集样本，之后将新生成的数据集利用分类算法进行分类训练。

3.如权利要求1所述的房地产价格评估方法，其特征在于，所述房地产价格评估方法的房地产信息采集方法如下：

(1)连接互联网，通过检索程序检索房地产信息，并采集房地产楼盘的楼盘信息，所述楼盘信息包括楼盘名称、楼栋信息、单元信息、楼层信息和房屋信息；

(2)根据楼盘对应的所述楼盘名称、所述楼栋信息和所述单元信息生成第一结构信息，根据每一楼栋中的单元信息、楼层信息和房屋信息，生成第二结构信息；

(3)根据所述第一结构信息和第二结构信息构成楼盘结构信息，将所述楼盘结构信息进行存储。

4.如权利要求1所述的房地产价格评估方法，其特征在于，所述房地产价格评估方法的成交预测方法如下：

1)将评估计算的房地产价格与历史客户购买价格进行对比，判断购买价格区间；获取待测客户针对目标楼盘的历史行为数据，所述历史行为数据包括一个或多个行为特征以及对应的发生频次；

2)将所述一个或多个行为特征的发生频次，与目标阈值区间进行比较，确定所述一个或多个行为特征所对应的目标划分属性；

3)从预先通过建模得到的成交模型与非成交模型中，获取所述一个或多个行为特征的目标划分属性对应的满足成交条件的第一条件概率，以及满足非成交条件的第二条件概率；

4)根据各所述第一条件概率计算所述待测客户的第一成交概率，并根据各所述第二条件概率计算所述待测客户的第一非成交概率；

5)根据所述第一成交概率与所述第一非成交概率，计算所述待测客户的目标成交概率。

5.一种基于权利要求1所述房地产价格评估方法的房地产价格评估系统，其特征在于，所述房地产价格评估系统包括：

房地产信息采集模块，与主控模块连接，用于通过互联网采集现有房地产价位、地段、房型、楼层数据信息；

主控模块，与房地产信息采集模块、价位统计模块、价位曲线绘制模块、价位评估计算模块、成交预测模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

价位统计模块，与主控模块连接，用于通过统计程序统计现有房地产价位数据；

价位曲线绘制模块，与主控模块连接，用于通过绘制程序根据统计价格数据绘制房地产价格变化曲线图；

价位评估计算模块，与主控模块连接，用于通过平价值计算程序计算房地产价格平价值；

成交预测模块，与主控模块连接，用于通过预测程序根据评估的价格对房地产成交进行预测；

显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示采集的房地产信息、统计价格、价格曲线、价格平价值数据信息。