本发明涉及智能购房
技术领域：
，尤其涉及一种购房评估方法及相关装置、电子设备与存储介质。
背景技术：
：房地产需求是多种多样的，根据其需求的类型大致可分为三类：生产性需求、消费性需求和投资性需求。从需求对象来划分，房地产市场需求还可以分为：本地人士需求、外省市人士需求和境外人士需求三种。现有的房源中介网站一般都会提供房源的各种分类(比如按国家和地区分类展示)和检索功能，用户可以按自己所需的条件进行筛选和查找。用户可以查看符合条件的房源详情页面，对于意向房源点击预约咨询留下电话号码或者直接拨打免费电话，获取购房方案。但是，用户面临众多房源信息，需要耗费大量的时间精力去筛选和查找，筛选出来的结果也不一定符合用户的要求，用户体验差。并且，购房顾问的效率低下，因为针对每个用户，都需要询问和记录他的意愿、目的、资金等。技术实现要素：本发明要解决的技术问题是提供一种购房评估方法及相关装置、电子设备与存储介质，可高效快速地评估出适合用户的房源。为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案一方面，本发明提供一种购房评估方法，包括：获取用户的购房意向信息，该购房意向信息包括投资预算，还包括投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息；获取所有房产项目的属性列表；根据投资预算按预定算法获得投资本金，该投资本金与子信息构成一项投资参数的所有子参数；根据预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该投资参数与所有房产项目的匹配值列表。在一些实施例中，根据投资预算按预定算法获得投资本金，该投资本金与子信息构成一项投资参数的所有子参数包括：按预定比例将投资预算拆分成至少两份投资本金，每份投资本金与子信息构成一项投资参数的所有子参数；方法还包括：将根据每项投资参数计算得到的匹配值列表交叉组合后得到组合匹配值列表。在一些实施例中，根据预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值的步骤包括：根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值；根据子匹配值，按照预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值。在一些实施例中，根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值包括：若x1>＝y1，则f1＝1，x1为投资本金，y1为每项房产项目的总价，f1为投资本金与每个房产项目的属性的子匹配值。在一些实施例中，根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值包括：若x1<y1，则f1＝(y1-x1)/x1，x1为投资本金，y1为每项房产项目的总价，f1为投资本金与每个房产项目的属性的子匹配值。在一些实施例中，根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值包括：从预置的投资开启时间与子匹配值的对应关系中，获取用户的投资开启时间与每项房产项目的属性的子匹配值。在一些实施例中，根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值包括：若x3与y3相同或者y3包含x3，则f3＝1，x3为用户的投资目的，y3为每项房产项目的投资目的，f3为用户的投资目的与每个房产项目的子匹配值。在一些实施例中，根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值包括：若y3完全不包含x3，则f3＝0，x3为用户的投资目的，y3为每项房产项目的投资目的，f3为用户的投资目的与每个房产项目的子匹配值。在一些实施例中，根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值包括：从预置的投资地域、房产地域与子匹配值的对应关系中，获取用户的投资地域与每项房产项目的属性的子匹配值。在一些实施例中，根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值包括：若x5＝y5，则f5＝1，x5为风险承受能力，y5为每项房产项目的风险等级，f5为用户的风险承受能力与每项房产项目的属性的子匹配值。在一些实施例中，根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值包括：若x5不等于y5，则f5＝|x-y|/10，x5为风险承受能力，y5为每项房产项目的风险等级，f5为用户的风险承受能力与每项房产项目的属性的子匹配值。在一些实施例中，根据子匹配值，按照预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值包括：s＝∑(fi*wi)，fi为各项子匹配值，wi为预置的各项子匹配值的权重，i为每项子匹配值的序号，i＝0、1、2……n，s为投资参数与每项房产项目的属性的匹配值。另一方面，本发明提供一种购房评估系统，包括：第一获取模块，用于获取用户的购房意向信息，该购房意向信息包括投资预算，还包括投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息；第二获取模块，用于获取所有房产项目的属性列表；第一计算模块，用于根据投资预算按预定算法获得投资本金，该投资本金与子信息构成一项投资参数的所有子参数；第二计算模块，用于根据预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该投资参数与所有房产项目的匹配值列表。在一些实施例中，第一计算模块包括：拆分单元，用于按预定比例将投资预算拆分成至少两份投资本金，每份投资本金与子信息构成一项投资参数的所有子参数；系统还包括第三计算模块，用于将根据每项投资参数计算得到的匹配值列表交叉组合后得到组合匹配值列表。在一些实施例中，第二计算模块包括：第一计算单元，用于根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值；第二计算单元，用于根据子匹配值，按照预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值。另一方面，本发明提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令程序，指令程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器用于：获取用户的购房意向信息，该购房意向信息包括投资预算，还包括投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息；获取所有房产项目的属性列表；根据投资预算按预定算法获得投资本金，该投资本金与子信息构成一项投资参数的所有子参数；根据预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该投资参数与所有房产项目的匹配值列表。另一方面，本发明提供一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于使计算机执行上述任一方法。本发明的有益效果在于：通过获取用户的投资预算，并获取投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息，根据投资预算获得投资本金，投资本金与各项子信息构成一项投资参数，并计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该投资参数与所有房产项目的匹配值列表，从而使得用户能够知道与所有房产项目的匹配值，从而可以筛选出最匹配的前若干项房产项目。这样，用户只需填写简单的购房意向信息，系统即可高效快速地评估出适合用户的房源，节省了用户筛选房源的时间和精力，用户的体验感好，而且评估过程更科学客观。并且，购房顾问不再需要面对每个用户都把问题重复一遍，更重要的是，顾问会拿到系统评估的房产匹配结果，信息量更全面。【附图说明】图1是本发明实施例中购房评估方法的一个实施例的流程示意图；图2是本发明实施例中购房评估方法的另一实施例的流程示意图；图3是本发明实施例中购房评估系统的一个实施例的结构示意图；图4是本发明实施例中购房评估系统的另一实施例的结构示意图；图5是本发明实施例中电子设备的一个实施例的结构示意图。【具体实施方式】为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。除非另有定义，本文所实用的所有的技术和科学术语与属于本发明的
技术领域：
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合；本文所使用的术语“连接”，如果是电路或电子元件之间的连接，包括电路或电子元件之间直接的电连接或通信连接，也包括电路或电子元件之间通过其他电路或电子元件，实现的间接的电连接。实施例一请参阅图1，图1是本发明实施例中购房评估方法的一个实施例的流程示意图。如图1所示，本实施例包括：101、获取用户的购房意向信息，该购房意向信息包括投资预算，还包括投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息；本实施例的执行主体可以是购房决策系统，用户可以在该系统里输入或者选择购房意向信息。购房意向信息包括投资预算，系统可以有多项投资预算给用户选择，例如100万以内、100万-300万、300万-500万、500万-1000万、1000万以上等等。购房意向信息还包括若干子信息，该若干子信息包括用户的投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项。系统可以有多项投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力给用户选择。例如，投资开启时间可以包括随时、1个月内、1个月到3个月、3个月到6个月、6个月到1年、1年以上等这些选项；投资目的可以包括投资理财、生活自住、旅游度假、养老储备、教育留学等这些选项；投资地域可以包括西班牙、葡萄牙、美国、法国、意大利、希腊、匹兹堡这些选项；风险承受能力可以包括1、2、3……10共10个级别的选项。102、获取所有房产项目的属性列表；系统可以在获取到用户的购房意向信息后，遍历所有房产项目，获取所有房产项目的属性列表。每项房产项目的属性可以包括这些参数：地域(例如国家或城市)、房源类型、项目优势、投资目的、房产总价、首付比率、年均租金等等。103、根据投资预算按预定算法获得投资本金，该投资本金与子信息构成一项投资参数的所有子参数；在获取到投资预算后，可以按预定算法获得投资本金。例如，可以直接将投资预算当作投资本金；也可以按预定比例将投资预算拆分成至少两份投资本金，例如按2:8的比例将1000万的投资预算拆分成200万的投资本金与800万的投资本金，或者按1:3:6的比例将1000万的投资预算拆分成100万、300万与600万的三份投资本金。投资本金与购房意向信息中的投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力这些子信息构成一项投资参数的所有子参数。例如，一项投资参数如表1：投资本金投资开启时间投资目的投资地域风险承受能力1600万随时生活自住美国5表1104、根据预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该投资参数与所有房产项目的匹配值列表。根据预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值的具体方式可以包括：先根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值(该预定算法可以有多种)，再根据每项子匹配值，按照预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值(该预定算法也可以有多种，例如取平均值、加权和等等)。例如，先根据预定算法计算投资本金、投资开启时间、投资目的、投资地域、风险承受能力分别与房产项目a的属性的子匹配值为1、0.9、0.8、0.3、1，再将各子匹配值的平均值0.8作为这项投资参数与房产项目a的属性的匹配值。计算一项投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该项投资参数与所有房产项目的匹配值列表，使得用户能够知道与所有房产项目的匹配值，从而可以筛选出最匹配的前若干项房产项目。例如，表1所示的投资参数与所有房产项目的匹配值列表如表2：房产项目序号匹配值a0.8b0.9c0.3…………表2进一步地，本实施例还可以包括根据投资参数与所有房产项目的匹配值列表，筛选出最匹配的前若干项房产项目，从而系统可以直接将最匹配的前若干项房产项目呈现给用户。本实施例中，通过获取用户的投资预算，并获取投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息，根据投资预算获得投资本金，投资本金与各项子信息构成一项投资参数，并计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该投资参数与所有房产项目的匹配值列表，从而使得用户能够知道与所有房产项目的匹配值，从而可以筛选出最匹配的前若干项房产项目。这样，用户只需填写简单的购房意向信息，系统即可高效快速地评估出适合用户的房源，节省了用户筛选房源的时间和精力，用户的体验感好，而且评估过程更科学客观。并且，购房顾问不再需要面对每个用户都把问题重复一遍，更重要的是，顾问会拿到系统评估的房产匹配结果，信息量更全面。实施例二请参阅图2，图2是本发明实施例中购房评估方法的另一实施例的流程示意图。如图2所示，本实施例包括：201、获取用户的购房意向信息，该购房意向信息包括投资预算、投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力；步骤201参照步骤101的说明。202、获取所有房产项目的属性列表；步骤202参照步骤102的说明。203、按预定比例将投资预算拆分成两份投资本金，每份投资本金与投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力构成一项投资参数的所有子参数；步骤203参照步骤103的说明。为便于理解，此处列举一具体应用进行说明。假设用户的购房意向信息如表3：投资预算投资开启时间投资目的投资地域风险承受能力1000万随时生活自住澳洲5表3购房意向信息若投资预算在步骤203中按2:8的比例拆分为200万与800万两份投资本金，则构成两项投资参数分别如表4与表5：投资本金投资开启时间投资目的投资地域风险承受能力200万随时生活自住澳洲5表4投资参数1投资本金投资开启时间投资目的投资地域风险承受能力800万随时生活自住澳洲5表5投资参数2204、根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值；本实施例中，投资参数的子参数包括投资本金、投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力，计算每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值的预定算法均可以有多种。在一些实施例中，计算投资本金与每项房产项目的属性的子匹配值的预定算法可以采用这种方式：若x1>＝y1，则f1＝1；若x1<y1，则f1＝(y1-x1)/x1；x1为投资本金，y1为每项房产项目的总价，f1为投资本金与每个房产项目的属性的子匹配值。在一些实施例中，计算投资开启时间与每项房产项目的属性的子匹配值的预定算法可以采用这种方式：从预置的投资开启时间与子匹配值的对应关系中，获取用户的投资开启时间与每项房产项目的属性的子匹配值。例如，投资开启时间与子匹配值为一一映射的关系，若x2为随时，则f2＝1；若x2<1个月，则f2＝0.9，x2为用户的投资开启时间，f2为用户的投资开启时间与每个房产项目的子匹配值。在一些实施例中，计算投资目的与每项房产项目的属性的子匹配值的预定算法可以采用这种方式：若x3与y3相同或者y3包含x3，则f3＝1；若y3完全不包含x3，则f3＝0；若y3部分包含x3，则f3为x3占y3的比例，x3为用户的投资目的，y3为每项房产项目的投资目的，f3为用户的投资目的与每个房产项目的子匹配值。在一些实施例中，计算投资地域与每项房产项目的属性的子匹配值的预定算法可以采用这种方式：从预置的投资地域、房产地域与子匹配值的对应关系中，获取用户的投资地域与每项房产项目的属性的子匹配值。例如，若x4与y4相同，则f4＝1；再如，若两个国家地理人文相近，则取近似度作为子匹配值，举例来说，若x4为澳洲，y4为新西兰，则f4＝0.5；x4为用户的投资地域，y4为每项房产项目的地域、f4为用户的投资地域与每项房产项目的属性的子匹配值。在一些实施例中，计算风险承受能力与每项房产项目的属性的子匹配值的预定算法可以采用这种方式：若x5＝y5，则f5＝1；若x5不等于y5，则f5＝|x-y|/10；x5为用户的风险承受能力，y5为每项房产项目的风险等级，f5为用户的风险承受能力与每项房产项目的属性的子匹配值。205、根据子匹配值，按照预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该投资参数与所有房产项目的匹配值列表；步骤205中的预定算法可以采用多种方式，例如：s＝∑(fi*wi)，fi为各项子匹配值，wi为预置的各项子匹配值的权重，i为每项子匹配值的序号，i＝0、1、2……n，s为投资参数与每项房产项目的属性的匹配值。例如：投资参数与每项房产项目的属性的匹配值s＝f1*0.35+f2*0.20+f3*0.10+f4*0.15+f5*0.20，f1、f2、f3、f4、f5分别为投资本金与每项房产项目的属性的子匹配值、投资开启时间与每项房产项目的属性的子匹配值、投资目的与每项房产项目的属性的子匹配值、投资地域与每项房产项目的属性的子匹配值、风险承受能力与每项房产项目的属性的子匹配值，0.35、0.20、0.10、0.15、0.20分别为f1、f2、f3、f4、f5的权重。例如，上述投资参数1与所有房产项目的匹配值列表如表6，上述投资参数1与所有房产项目的匹配值列表如表7。表6表7在一些实施例中，投资参数的子参数项数可以增加或减少，例如可以删除投资目的；各项子匹配值的权重也可以设置为可调。具体采用哪些子参数，每项子参数的权重具体多少，都可以采用人工调整，也可以根据历史上的购房大数据，采用支持向量机(svm，supportvectormachine)、逻辑回归模型(lr，logisticregression)等方法自动调整。206、将根据每项投资参数计算得到的匹配值列表交叉组合后得到组合匹配值列表。根据每项投资参数计算得到的匹配值计算组合匹配值可以采用多种方式，例如组合匹配值可以是两项投资参数计算得到的匹配值之和，也可以是两项投资参数计算得到的匹配值的均值。进一步地，本实施例还可以对步骤206中得到的组合匹配值列表去重后按匹配值由高到低进行排列。下面以组合匹配值等于两项投资参数计算得到的匹配值之和为例进行说明，上述表6与表7交叉组合后得到组合匹配值列表(按匹配值降序排列)，如表8：表8系统可以按照组合匹配值降序排列，取出topn个房产项目组合，展示给用户。并且，系统还可以展现每个房产项目组合的预计年化收益、年均租金、投资总额和房产总价等信息，让用户一目了然的看到每种组合的各个维度的主要信息，帮助他做决策，用户点击房产项目组合即可以查看该组合所对应的单个房产项目的信息。在一些实施例中，也可以按几种预定比例将投资预算拆分成投资本金，并对应于每种预定比例，分别获取组合匹配值列表。例如投资预算1000万，可以按2:8比例将投资预算1000万拆分成200万与800万两份投资本金，据此获取到组合匹配值列表a；也按1:3:6的比例将投资预算1000万拆分成100万、300万与600万三份投资本金，据此获取到组合匹配值列表b，系统可以将组合匹配值列表a的topn个房产项目组合与组合匹配值列表b的topn个房产项目组合都展示给用户。本实施例中，通过获取用户的投资预算，并获取投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息，将投资预算按预定比例拆分为投资本金，投资本金与各项子信息构成一项投资参数，并计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到每项投资参数与所有房产项目的匹配值列表，并将根据每项投资参数计算得到的匹配值列表交叉组合后得到组合匹配值列表，从而使得用户能够知道与所有房产项目组合的匹配值，从而可以筛选出最匹配的前若干项房产项目组合。这样，用户只需填写简单的购房意向信息，系统即可高效快速地评估出适合用户的房产项目组合，节省了用户筛选房源的时间和精力，用户的体验感好，而且评估过程更科学客观。实施例三请参阅图3，图3是本发明实施例中购房评估系统的一个实施例的结构示意图。如图3所示，本实施例包括：第一获取模块310，用于获取用户的购房意向信息，该购房意向信息包括投资预算，还包括投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息；购房意向信息包括投资预算，系统可以有多项投资预算给用户选择，例如100万以内、100万-300万、300万-500万、500万-1000万、1000万以上等等。购房意向信息还包括若干子信息，该若干子信息包括用户的投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项。系统可以有多项投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力给用户选择。例如，投资开启时间可以包括随时、1个月内、1个月到3个月、3个月到6个月、6个月到1年、1年以上等这些选项；投资目的可以包括投资理财、生活自住、旅游度假、养老储备、教育留学等这些选项；投资地域可以包括西班牙、葡萄牙、美国、法国、意大利、希腊、匹兹堡这些选项；风险承受能力可以包括1、2、3……10共10个级别的选项。第二获取模块320，用于获取所有房产项目的属性列表；第二获取模块可以在第一获取模块310获取到用户的购房意向信息后，遍历所有房产项目，获取所有房产项目的属性列表。每项房产项目的属性可以包括这些参数：地域(例如国家或城市)、房源类型、项目优势、投资目的、房产总价、首付比率、年均租金等等。第一计算模块330，用于根据投资预算按预定算法获得投资本金，该投资本金与子信息构成一项投资参数的所有子参数；第一计算模块330在第一获取模块获取到投资预算后，可以按预定算法获得投资本金。例如，可以直接将投资预算当作投资本金；也可以按预定比例将投资预算拆分成至少两份投资本金，例如按2:8的比例将1000万的投资预算拆分成200万的投资本金与800万的投资本金，或者按1:3:6的比例将1000万的投资预算拆分成100万、300万与600万的三份投资本金。投资本金与购房意向信息中的投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力这些子信息构成一项投资参数的所有子参数。第二计算模块340，用于根据预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该投资参数与所有房产项目的匹配值列表。第二计算模块340可以从第一计算模块获取投资参数，从第二获取模块获取所有房产项目的属性列表，先根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值(该预定算法可以有多种)，再根据每项子匹配值，按照预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值(该预定算法也可以有多种，例如取平均值、加权和等等)。进一步地，本实施例还可以包括筛选模块，用于根据投资参数与所有房产项目的匹配值列表，筛选出最匹配的前若干项房产项目，从而系统可以直接将最匹配的前若干项房产项目呈现给用户。本实施例中，通过第一获取模块获取用户的投资预算，并获取投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息，第一计算模块根据投资预算获得投资本金，投资本金与各项子信息构成一项投资参数，第二计算模块计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值，得到该投资参数与所有房产项目的匹配值列表，从而使得用户能够知道与所有房产项目的匹配值，从而可以筛选出最匹配的前若干项房产项目。这样，用户只需填写简单的购房意向信息，系统即可高效快速地评估出适合用户的房源，节省了用户筛选房源的时间和精力，用户的体验感好，而且评估过程更科学客观。并且，购房顾问不再需要面对每个用户都把问题重复一遍，更重要的是，顾问会拿到系统评估的房产匹配结果，信息量更全面。实施例四请参阅图4，图4是本发明实施例中购房评估系统的另一实施例的结构示意图。如图4所示，本实施例包括：第一获取模块410，用于获取用户的购房意向信息，该购房意向信息包括投资预算，还包括投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力中的至少一项子信息；第二获取模块420，用于获取所有房产项目的属性列表；第一计算模块430，包括拆分单元，用于按预定比例将投资预算拆分成至少两份投资本金，每份投资本金与购房意向信息中的投资开启时间、投资目的、投资地域与风险承受能力这些子信息构成一项投资参数的所有子参数；第二计算模块440包括第一计算单元，用于根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值；第二计算模块340还包括第二计算单元，用于根据子匹配值，按照预定算法计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值；第一计算单元根据预定算法计算投资参数的每个子参数与每项房产项目的属性的子匹配值的具体方式参照上述步骤204的说明。第二计算单元计算投资参数与每项房产项目的属性的匹配值的具体方式参照上述步骤205的说明。第三计算模块450，用于将根据每项投资参数计算得到的匹配值列表交叉组合后得到组合匹配值列表。第三计算模块450可以从第二计算模块获取每项投资参数计算得到的匹配值列表，并根据每项投资参数计算得到的匹配值计算组合匹配值，具体可以采用多种方式，例如组合匹配值可以是两项投资参数计算得到的匹配值之和，也可以是两项投资参数计算得到的匹配值的均值。进一步地，本实施例还可以排列模块，用于对第三计算模块450计算得到的组合匹配值列表去重后按匹配值由高到低进行排列。采用本实施例中的购房评估系统，可以使得用户能够知道与所有房产项目组合的匹配值，从而可以筛选出最匹配的前若干项房产项目组合。这样，用户只需填写简单的购房意向信息，系统即可高效快速地评估出适合用户的房产项目组合，节省了用户筛选房源的时间和精力，用户的体验感好，而且评估过程更科学客观。实施例五在本发明实施例中，还提供了一种电子设备。请参阅图5，图5是本发明实施例中电子设备的一个实施例的结构示意图。如图5所示，电子设备500包括：至少一个处理器510，图5中以一个处理器510为例；以及与至少一个处理器510通信连接的存储器520；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令程序，指令程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述购房评估方法。处理器510和存储器520可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。存储器520作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的购房评估方法对应的程序指令/模块。处理器510通过运行存储在存储器520中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的应用于电子设备的购房评估方法。存储器520可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储上述购房评估方法的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器520可包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。一个或者多个模块存储在存储器520中，当被一个或者多个处理器510执行时，执行上述任意方法实施例中的应用于电子设备的购房评估方法。实施例六本发明还提供了一种计算机可读存储介质，非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如图5中的一个处理器510，可使得上述一个或多个处理器可执行上述任意方法实施例中的购房评估方法。本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(rom，readonlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁盘或光盘等。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。上述具体实施方式说明但并不限制本发明，本领域的技术人员能在权利要求的范围内设计出多个可代替实例。所属领域的技术人员应该意识到，对在没有违反如所附权利要求书所定义的本发明的范围之内，可对具体实现方案做出适当的调整、修改等。因此，凡依据本发明的精神和原则，所做的任意修改和变化，均在所附权利要求书所定义的本发明的范围之内。当前第1页12