买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：深圳市正诚物业服务有限公司

摘要：本发明公开了一种房屋多源信息管理方法、系统及存储介质，包括：获取目标房屋的基础信息及对应业务需求，提取业务需求对应的业务工作流，利用预处理后的基础信息对业务工作流进行数据填充；根据用户的身份信息及登录信息获取对应权限，通过用户的身份信息及房屋交互数据生成用户特征向量；基于业务工作流提取目标房屋的房屋特征向量存入房屋数据库中，并为用户推荐房屋信息；获取目标房屋的搜索热度及用户的感兴趣度进行数据整合，并进行评估，根据评估结果预测房屋租售信息确定目标房屋的优化方向。本发明实现对房屋多源数据的信息化管理，便于房屋信息的发布和查询，管理精确的同时降低时间和管理成本，为房屋的租售提供数据支撑。

主权项：1.一种房屋多源信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标房屋的基础信息及对应业务需求，将所述基础信息进行数据预处理，提取业务需求对应的业务工作流，利用预处理后的基础信息对业务工作流进行数据填充；根据用户的身份信息及登录信息获取对应权限，基于所述权限获取对应的页面及房屋数据，获取用户的房屋交互数据，通过用户的身份信息及房屋交互数据生成用户特征向量；基于业务工作流提取目标房屋的房屋特征向量，匹配地址编码进行关联整合存入房屋数据库中，利用所述房屋数据库为用户推荐房屋信息；获取目标房屋的搜索热度及用户的感兴趣度进行数据整合，对所述目标房屋进行评估，根据评估结果预测房屋租售信息，根据预测房屋租售信息确定目标房屋的优化方向；利用所述房屋数据库为用户推荐房屋信息，具体为：获取房屋数据库中的用户向量特征，将所述用户向量特征进行聚类处理，将所述用户向量特征划分为若干类簇，计算每个类簇的轮廓系数，根据所述轮廓系数确定用户向量特征对应的最佳聚类簇数；根据所述聚类簇数选取初始聚类中心，根据迭代聚类及划分确定不同用户类别的聚类结果，根据所述聚类结果获取不同用户类别的用户平均特征；获取当前用户的用户向量特征，根据所述用户向量特征与不同类别的用户平均特征对比获取当前用户的类别标签，并且将用户向量特征导入LSTM模型从房屋交互数据中学习用户偏好的时序特征；通过自注意力网络捕捉所述时序特征中的重要房屋交互数据，得到重要房屋交互数据的权重信息，利用所述权重信息对所述时序特征进行加权，获取当前用户的偏好特征；将所述房屋数据库中的数据进行图表示构建无向图，通过图卷积网络对所述无向图进行学习，根据当前用户的用户向量特征生成对图结构；通过当前用户的类别标签获取相似用户，根据所述相似用户及偏好特征对应的房屋特征向量生成邻居矩阵，并利用所述邻居矩阵对所述图结构进行表示；通过图卷积神经网络的消息传播及邻居聚合机制结合对图结构进行学习，更新用户向量特征及房屋特征向量，获取更新后用户向量特征及房屋特征向量的内积，基于内积为当前用户推荐房屋信息；获取目标房屋的搜索热度及用户的感兴趣度进行数据整合，对所述目标房屋进行评估，根据评估结果预测房屋租售信息，根据预测房屋租售信息确定目标房屋的优化方向，具体为：根据预设时间内目标房屋的浏览次数、被推荐次数、推广次数及用户第一次浏览值最后一次浏览的时间间隔获取目标房屋的搜索热度，根据预设时间内房屋数据库中的用户特征向量获取目标房屋在用户偏好特征中的权重信息；在不同用户类别中将各客户的权重信息进行均值处理，获取不同用户类别对目标房屋的感兴趣度，并利用目标房屋的平均交易时间对不同用户类别对目标房屋的感兴趣度进行修正；引入注意力权重通过与目标房屋的搜索热度及用户的感兴趣度进行加权计算，对目标房屋进行评估，基于深度学习方法构建房屋租售预测模型，通过房屋租售实例进行训练；将目标房屋的评估结果作为所述房屋租售预测模型的输入，获取目标房屋的预测租售周期，当所述预测租售周期大于预设时间阈值时，则根据房屋租售实例筛选租售周期符合标准阈值的相似实例；根据所述相似实例与目标房屋的偏差确定目标房屋的优化方向。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市正诚物业服务有限公司 一种房屋多源信息管理方法、系统及存储介质