一种基于数据挖掘的智能房源推荐方法及其系统与流程

本发明涉及电子信息技术领域，特别涉及一种基于数据挖掘的智能房源推荐方法及其系统。

背景技术：

随着科学技术的进步，人们对生活水平的要求越来越高，同时随着科学技术的快速发展，人们的生活节奏也变得越来越快，对于购买房产的要求也越来越高，现有购房软件或网页多数都是中介形式的，购房者仅能透过中间获知房屋的售价，但该售价往往不是售房者真正提出的售价，购房者在磋商价格是仅能依照中介提出的价格作为基准，但实际上改价格坑与售房者的出价差距甚大，购房者有可能在交易之中遭受自身利益的损害。

房地产业交易越来越频繁，购房者与房源方交流日渐频繁，购房者人数众多，多数购房者无法准确的获得房源信息，售楼处根据沙盘向购房者介绍楼盘信息，购房者在现场短时间无法把握准确信息，购房意愿无法达成，徒增购房者来往于购房中介与楼盘之间奔波，因此急需一种能够智能推荐房源的产品来为购房者进行推荐房源。

技术实现要素：

发明目的：为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种基于数据挖掘的智能房源推荐方法及其系统，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。

技术方案：一种基于数据挖掘的智能房源推荐方法，包括以下步骤：

服务器向若干保持长连接关系的至少一个用户终端发送购房意向信息并实时检测用户终端是否有返回购房意向信息；

若有则服务器获取用户终端意向区域信息并判断用户终端意向区域是否有新的楼市开盘信息；

若有则服务器获取新楼盘的房屋地点信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

若有则服务器获取新楼盘的房屋楼层信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

若有则服务器获取新楼盘的房屋方向信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

若有则服务器获取新楼盘的房屋面积信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

若有则服务器获取新楼盘的房屋价格信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

若有则服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘新楼盘开发商的评价信息将其传输给用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

若有则服务器获取新楼盘的屋内图片将其传输至用户终端并获取用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

若有则服务器向新楼盘的开发商发送实体看房预约请求。

作为本发明的一种优选方式，在服务器获取用户终端意向区域信息并判断用户终端意向区域是否有新的楼市开盘信息后，还包括以下步骤：

若用户终端意向区域内未有新楼市开盘信息则向用户终端发送二手房源意向信息并实时检测用户终端是否有返回购买二手房源的意向信息；

若有则服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘用户终端意向区域内二手房源信息将其传输给用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

若有则服务器向二手房源的房主发送实体看房预约请求。

作为本发明的一种优选方式，服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘用户终端意向区域内二手房源信息，包括：

服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘用户终端意向区域内与二手房源有关的房屋地点、房屋楼层、房屋面积、房屋价格以及房屋图片的全部信息。

作为本发明的一种优选方式，服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘用户终端意向区域内二手房源信息，还包括：

服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘用户终端意向区域内符合用户终端意向的二手房源信息，其中二手房源信息包括符合用户终端意向的房屋地点、房屋楼层、房屋方向、房屋面积、房屋价格以及房屋内部图片。

作为本发明的一种优选方式，在服务器获取用户终端意向区域信息时，还包括以下步骤：

若获取到有若干楼市开盘的信息后，服务器利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘用户终端发布的关于风景信息的图片数据；

服务器从所述图片数据中提取出环境信息，计算出用户终端意向区域内吻合频率最高的楼盘信息并将其作为购房方案推荐给目标用户终端。

一种基于数据挖掘的智能房源推荐系统，所述系统包括服务器以及至少一个用户终端，所述服务器包括：

购房意向发送模块，用于向若干保持长连接关系的至少一个用户终端发送购房意向信息；

购房意向获取模块，用于检测用户终端是否有返回购房意向信息；

意向区域获取模块，用于获取用户终端意向区域信息；

楼市开盘判断模块，用于判断用户终端意向区域是否有新的楼市开盘信息；

楼盘信息获取模块，用获取楼盘的房屋地点信息、房屋楼层信息、房屋方向信息、房屋面积信息以及房屋价格信息；

返回信息判断模块，用于判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

评价信息数据挖掘模块，用于从网络上挖掘当前楼盘开发商的评价信息将其传输给用户终端；

第一房屋预约模块，用于向新楼盘的开发商发送实体看房预约请求；

所述用户终端包括：

购房意向返回模块，用于向服务器返回购房信息；

意向信息发送模块，用于向服务器用户终端意向区域信息；

意向信息返回模块，用于是否向服务器返回满意倾向。

作为本发明的一种优选方式，所述服务器还包括：

二手房源意向模块，用于向用户终端发送二手房源意向信息；

购买意向获取模块，用于检测用户终端是否有返回购买二手房源的意向信息；

二手房源数据挖掘模块，用于从挖掘用户终端意向区域内二手房源信息将其传输给用户终端；

第二房屋预约模块，用于联系第二用户终端预约实体看房；

所述用户终端还包括：

二手房源返回模块，用于向服务器返回购买二手房源的意向信息；

作为本发明的一种优选方式，二手房源数据挖掘模块进一步用于从网络上挖掘用户终端意向区域内与二手房源有关的房屋地点、房屋楼层、房屋面积、房屋价格以及房屋图片的全部信息。

作为本发明的一种优选方式，二手房源数据挖掘模块进一步用于从网络上挖掘用户终端意向区域内符合用户终端意向的二手房源信息，其中二手房源信息包括房屋地点、房屋楼层、房屋方向、房屋面积、房屋价格以及房屋内部图片。

作为本发明的一种优选方式，所述服务器还包括：

图片数据挖掘模块，用于从社交网站上挖掘出用户终端发布的关于风景信息的图片数据；

风景图片提取模块，用于提取从所述图片数据中提取出环境信息；

计算吻合频率模块，用于计算用户终端意向区域内吻合频率最高的楼盘信息；

购房方案推荐模块，用于将用户终端意向区域内吻合频率最高的楼盘信息作为购房方案推荐给目标用户终端。

本发明实现以下有益效果：

1.服务器能够根据用户终端的意向信息获取检测到的新楼盘的房屋信息，其中房屋信息包括但不限于房屋地点、楼层、方向、面积、价格以及屋内图片的信息，还能利用数据挖掘技术挖掘关于新楼盘开发商的评价信息，并且还能够向开发商发送预约实体看房的请求。

2.若是服务器检测不到用户意向区域内有新楼盘的信息，则检测用户终端是否需要二手房源的意向，若用户终端需要理由数据挖掘技术挖掘用户区域内关于二手房源的信息。

3.若是服务器检测到用户意向区域内有多个新楼盘的信息，则利用数据挖掘技术挖掘用户洪端在社交网站上发布的关于风景的图片，并提取风景图片中关于环境信息的图片，计算出用户终端意向区域内吻合频率最高的楼盘信息作为购房方案推荐给目标用户。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。

图1为本发明其中一个示例提供的基于数据挖掘的智能房源推荐方法的流程图；

图2为本发明其中一个示例提供的二手房源推荐方法的流程图；

图3为本发明其中一个示例提供的图片风景数据挖掘方法的流程图；

图4为本发明其中一个示例提供的基于数据挖掘的智能房源推荐系统的架构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

实施例一

参考图1所示，图1为本发明其中一个示例提供的基于数据挖掘的智能房源推荐方法的流程图。

具体的，本实施例提供一种基于数据挖掘的智能房源推荐方法，包括以下步骤：

s1、服务器向若干保持长连接关系的至少一个用户终端发送购房意向信息并实时检测用户终端是否有返回购房意向信息；

s2、若有则服务器获取用户终端意向区域信息并判断用户终端意向区域是否有新的楼市开盘信息；

s3、若有则服务器获取新楼盘的房屋地点信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

s4、若有则服务器获取新楼盘的房屋楼层信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

s5、若有则服务器获取新楼盘的房屋方向信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

s6、若有则服务器获取新楼盘的房屋面积信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

s7、若有则服务器获取新楼盘的房屋价格信息将其传输至用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

s8、若有则服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘新楼盘开发商的评价信息将其传输给用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

s9、若有则服务器获取新楼盘的屋内图片将其传输至用户终端并获取用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

s10、若有则服务器向新楼盘的开发商发送实体看房预约请求。

其中，所述购房意向信息是指用户终端返回的购买房屋意向的信息；所述意向区域是指用户意向购房位置对应的区域，通过用户终端获取，具体可以是直辖市、省会城市、地级市、县级市、乡镇甚至更小行政区域中的其中一个，在本实施例中优选为用户想购房位置对应的地级市；所述房屋地点是指新楼盘所处的具体位置；所述房屋楼层是指新楼盘所剩余的所有楼层；所述房屋方向是指用户终端满意楼层内所有房屋的方向；所述房屋面积是指用户终端满意房屋方向内所有房屋的具体面积；所述房屋价格是指用户终端满意房屋面积内所有房屋的具体售价；所述开发商的评价信息是指网络上关于新楼盘开发商的所有评价信息；所述屋内图片是指新楼盘剩余楼层内所有房屋的房内具体图片所述；所述满意倾向是指用户对房屋的具体信息满意。

在s1中，具体在服务器向若干保持长连接关系的所有用户终端发送购房意向信息后，实时检测用户终端是否有返回购买房屋意向的信息，服务器向跟其保持较长时间联系的活跃用户终端发送是否需要购买房屋的信息后，实时的检测活跃的用户终端是否有返回购买房屋意向的信息。

在s2中，具体在服务器接收到用户终端返回购买房屋意向的信息后，所述服务器获取该活跃用户终端意向购房位置对应的地级市信息并判断所述对应的地级市内是否有新的楼市开盘信息，在检测到用户有购房意向后，获取用户意向在具体哪个位置的购买房屋，在获取到之后查询用户意向购房区域内是否有新楼盘信息。

在s3中，具体在查询到用户意向购房区域内有新楼盘后，所述服务器获取新楼盘所处的具体位置信息将其传输至该活跃的用户终端，实时判断用户终端返回的信息中是否携带有对房屋地点信息满意的倾向，检测到有新楼盘则获取新楼盘所处的位置后，询问用户是否对该新楼盘所处位置满意。

在s4中，具体在检测到用户终端对房屋地点满意后，所述服务器获取新楼盘剩余的所有楼层信息将其传输至该活跃的用户终端，实时判断用户终端返回的信息中是否携带有对房屋楼层信息满意的倾向，同时也获取用户终端具体对新楼盘剩余的所有楼层中具体的哪一楼层满意。

在s5中，具体在检测到用户终端对具体哪一房屋楼层满意后，所述服务器获取用户终端满意楼层内所有房屋的方向信息将其传输至该活跃的用户终端，实时判断用户终端返回的信息中是否携带有对房屋方向满意的倾向，同时也获取用户终端具体对满意楼层中具体哪一房屋方向满意。

在s6中，具体在检测到用户终端对具体哪一房屋方向满意后，所述服务器获取用户终端满意房屋方向的所有房屋面积信息将其传输至该活跃的用户终端，实时判断用户终端返回的信息中是否携带有对房屋面积满意的倾向，同时也获取用户终端具体对满意房屋方向中具体哪一房屋面积满意。

在s7中，具体在检测到用户终端对具体哪一房屋面积满意后，所述服务器获取用户终端满意房屋面积的所有房屋售价信息将其传输至该活跃的用户终端，实时判断用户终端返回的信息中是否携带有对房屋售价满意的倾向，同时也获取用户终端具体对满意房屋面积中具体哪一房屋的售价满意。

在s8中，具体在检测到用户终端对具体哪一房屋的售价满意后，所述服务器利用爬虫技术从网络上挖掘所有的与新楼盘开发商有关的评价信息并将评价信息传输给用户终端，实时判断用户终端返回的信息中是否携带有对新楼盘开发商满意的倾向。

在s9中，具体在检测到用户终端对新楼盘开发商满意后，所述服务器获取用户终端满意房屋售价的屋内图片，即用户终端满意房屋的屋内图片，其中满意房屋是指对该房屋的地点、楼层、方向、面积以及售价均满意；并将该房屋的屋内图片传输至用户终端，实时获取用户终端返回的信息中是否携带有对该屋内图片满意的倾向。

在s10中，具体在检测到用户终端对该屋内图片满意后，所述服务器向新楼盘的开发商发送实体看房预约请求，同时也将用户终端中用户的姓名以及手机号码传输给开发商。

实施例二

参考图2所示，图2为本发明其中一个示例提供的二手房源推荐方法的流程图。

具体的，本实施例与实施例一基本上一致，区别之处在于，本实施例中，在服务器获取用户终端意向区域信息并判断用户终端意向区域是否有新的楼市开盘信息后，还包括以下步骤：

s20、若用户终端意向区域内未有新楼市开盘信息则向用户终端发送二手房源意向信息并实时检测用户终端是否有返回购买二手房源的意向信息；

s21、若有则服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘用户终端意向区域内二手房源信息将其传输给用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有满意倾向；

s22、若有则服务器向二手房源的房主发送实体看房预约请求。

在s20中，具体在服务器接收到用户终端返回购买房屋意向的信息，所述服务器获取该活跃用户终端意向购房位置对应的地级市信息并判断所述对应的地级市内是否有新的楼市开盘信息后，若服务器检测到用户终端意向购房位置对应的地级市内没有新楼市开盘的信息，所述服务器则向用户终端发送是否需要购买二手房源的意向信息，并适时检测用户终端是否有返回购买二手房源的意向信息。

在s21中，具体在检测到有返回购买二手房源的意向信息后，服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘用户终端意向区域内二手房源信息将其传输给用户终端并判断用户终端返回的信息中是否携带有对二手房源满意的倾向，所述二手房源信息的获取方式分为以下两种：

第一种，所述服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘用户终端意向区域内与二手房源有关的房屋地点、房屋楼层、房屋面积、房屋价格以及房屋图片的全部信息。

即所述服务器利用爬虫技术从二手房源出售网站、二手房源中介公司以及二手房论坛挖掘用户终端意向购房位置对应的地级市内关于二手房源全部的信息，其中二手房源信息包括二手房屋的具体所在地点、具体所在楼层、具体面积、具体售价以及二手房屋房内图片的所有信息。

第二种，服务器利用数据挖掘技术从网络上挖掘用户终端意向区域内符合用户终端意向的二手房源信息，其中二手房源信息包括符合用户终端意向的房屋地点、房屋楼层、房屋方向、房屋面积、房屋价格以及房屋内部图片。

即所述服务器利用爬虫技术从二手房源出售网站、二手房源中介公司以及二手房论坛挖掘用户终端意向购房位置对应的地级市内所有符合用户终端意向的二手房源信息，所述符合用户终端意向是指符合用户终端对房屋的地点、楼层、方向、面积、价格以及屋内图片的房屋；所述二手房源信息包括符合用户终端意向的房屋具体所在地点、具体所在楼层、具体面积、具体售价以及二手房屋房内图片的所有信息。

在s22中，具体在检测到有用户终端对二手房源满意的倾向，所述服务器则向二手房的房主发送实体看房预约请求，同时也将用户终端中用户的姓名以及手机号码传输给二手房的房主。

实施例三

参考图2所示，图3为本发明其中一个示例提供的图片风景数据挖掘方法的流程图。

具体的，本实施例与实施例一基本上一致，区别之处在于，本实施例中，在服务器获取用户终端意向区域信息时，还包括以下步骤：

s23、若获取到有若干楼市开盘的信息后，服务器利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘用户终端发布的关于风景信息的图片数据；

s24、服务器从所述图片数据中提取出环境信息，计算出用户终端意向区域内吻合频率最高的楼盘信息并将其作为购房方案推荐给目标用户终端。

在s23中，具体在所述服务器获取用户终端意向购房位置对应的地级市时，若服务器获取到多个新楼市的开盘信息之后，所述服务器利用爬虫技术从社交网站上挖掘数据，这里的社交网络具体可以是包括但不限于微博、facebook、twitter、微信朋友圈等。具体将从社交网站上获取用户终端于意向购房位置对应的地级市发布的所有关于风景信息的图片数据。

其中，在挖掘所述关于风景信息的图片数据过程中，需要对其所处的区域进行识别，即需识别出所述图片数据是用户终端于意向购房位置对应的地级市发布的，具体的识别方式可以为：判断发布的所述图片数据中否携带有定位地址，若有则获取该定位地址并判断是否处于用户终端意向购房位置对应的地级市内，若处于则认为所述图片数据是用户终端于意向购房位置对应的地级市发布的。

在s24中，服务器将从所述关于风景信息的图片数据中提取出环境信息，其中，环境信息包括但不限于有关于绿化信息、靠近湖泊信息、高层建筑信息以及日照信息等。获取之后服务器将计算出用户终端意向购房位置对应的地级市内吻合频率最高的楼盘信息，即计算出获取到的所有的关于风景信息的图片数据中出现次数最高的环境种类，例如，设定获取到的关于风景信息图片数据共有1000个，则将统计出这1000个关于风景信息图片数据中出现次数最高的环境种类，例如设定出现次数最高的环境种类为关于湖泊的，则将湖泊作为合频率最高的楼盘信息，并将靠近湖泊的新楼盘作为购房方案推荐给目标用户终端。另外，作为本实施例的一种延伸方式，还可以将出现次数排在前3位的环境种类作为吻合频率最高的楼盘信息，并将靠近其的新楼盘作为购房方案推荐给目标用户终端。

实施例四

参考图4所示，图4为本发明其中一个示例提供的基于数据挖掘的智能房源推荐系统的架构图。

具体的，本实施例提供一种基于数据挖掘的智能房源推荐系统，其特征在于，所述系统包括服务器1以及至少一个用户终端2，所述服务器1包括：

购房意向发送模块10，用于向若干保持长连接关系的至少一个用户终端2发送购房意向信息；

购房意向获取模块11，用于检测用户终端2是否有返回购房意向信息；

意向区域获取模块12，用于获取用户终端2意向区域信息；

楼市开盘判断模块13，用于判断用户终端2意向区域是否有新的楼市开盘信息；

楼盘信息获取模块14，用获取楼盘的房屋地点信息、房屋楼层信息、房屋方向信息、房屋面积信息以及房屋价格信息；

返回信息判断模块15，用于判断用户终端2返回的信息中是否携带有满意倾向；

评价信息数据挖掘模块16，用于从网络上挖掘当前楼盘开发商的评价信息将其传输给用户终端2；

第一房屋预约模块17，用于向新楼盘的开发商发送实体看房预约请求；

所述用户终端2包括：

购房意向返回模块26，用于向服务器1返回购房信息；

意向信息发送模块27，用于向服务器1用户终端2意向区域信息；

意向信息返回模块28，用于是否向服务器1返回满意倾向。

作为本发明的一种优选方式，所述服务器1还包括：

二手房源意向模块18，用于向用户终端2发送二手房源意向信息；

购买意向获取模块19，用于检测用户终端2是否有返回购买二手房源的意向信息；

二手房源数据挖掘模块20，用于从挖掘用户终端2意向区域内二手房源信息将其传输给用户终端2；

第二房屋预约模块21，用于联系第二用户终端2预约实体看房；

所述用户终端2还包括：

二手房源返回模块29，用于向服务器1返回购买二手房源的意向信息；

作为本发明的一种优选方式，所述二手房源数据挖掘模块20进一步用于从网络上挖掘用户终端2意向区域内与二手房源有关的房屋地点、房屋楼层、房屋面积、房屋价格以及房屋图片的全部信息。

作为本发明的一种优选方式，二手房源数据挖掘模块20进一步用于从网络上挖掘用户终端2意向区域内符合用户终端2意向的二手房源信息，其中二手房源信息包括房屋地点、房屋楼层、房屋方向、房屋面积、房屋价格以及房屋内部图片。

作为本发明的一种优选方式，所述服务器1还包括：

图片数据挖掘模块22，用于从社交网站上挖掘出用户终端2发布的关于风景信息的图片数据；

风景图片提取模块23，用于提取从所述图片数据中提取出环境信息；

计算吻合频率模块24，用于计算用户终端2意向区域内吻合频率最高的楼盘信息；

购房方案推荐模块25，用于将用户终端2意向区域内吻合频率最高的楼盘信息作为购房方案推荐给目标用户终端2。

应理解，在实施例四中，上述各个模块的具体实现过程可与上述方法实施例(实施例一至实施例三)的描述相对应，此处不再详细描述。

上述实施例四所提供的系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上诉功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。