，对促进房地产业的正常发展，日益发挥着不可替代的巨大作用。
[0030]根据南京房地产管理局最近公布的数据，南京地区房地产经纪从业人员数量就有4000余人。以此为基数进行推算，全国本职业现有从业人员不低于40万人，而且还在不断扩展之中。本职业从业人员在地域上主要集中分布在全国的大中型城市，但已有向中小型城市扩散的明显态势。
[0031]近几年来，本职业已成为常年招聘但总是招聘不足的职业之一，在人力资源市场上是典型的供方市场，缺口较大，就业形势很好。本职业从业人员的收入较高，但年更新率亦始终很高，达15%以上，即一方面不断有人进入，同时也有许多人被淘汰出局。
[0032]与本职业直接相关的专业为“房地产经营开发”和“市场营销房地产方向”等，间接的有“传播与策划”等。当前，在国内大专院校中，普遍设置有“房地产经营开发”和“市场营销房地产方向”等专业。
[0033]在港台，本职业是比律师更为人们所看好的职业；在人口流动性较大的美国和西欧，更是最近百余年来平均收入稳居全国前二十名的传统而又不断获得新生活力的职业之
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[0034]由于国内房地产业中新建房势头正猛，二手房市场日见广阔，加上社会上二次置业潮流方兴未艾，本职业的前景预期十分良好，预计在未来的20-30年内，从业人员总数将呈几何级数增长。整个行业从业人员将大幅增加，属于快速发展的朝阳型职业之一。但由于本职业从业人员所从事的工作内容始终没有一个完整、准确的界定，加之从业人员素质参差不齐，尤其是一些从业者见利忘义，化经纪为经营，化售房为炒房，干出很多先垄断房源然后再抬价出售等不规范行为，成为导致当前房价增长过快的一个重要因素。因此，按照房地产经纪人的职业特点，标准化、制度化地建立起规范完整的职业体系和与国际惯例接轨的行业自律体系，制定统一的工作规范，对本职业从业人员素质的提高，整个职业稳定和健康地持续发展，具有十分重要的现实意义。
[0035]经纪人的作用经纪人是市场经济的产物。在发展经济，促进流通，繁荣市场等方面发挥着明显的积极作用。经纪人有别于其他商家的生存方式，以及信息来源的多样性，使经纪人在解决商品供求矛盾具有独特的功能。具体的讲:
(I)社会关系多，市场信息灵，办事效率高，帮助企业解决供求矛盾，打开市场销路。
[0036]⑵市场体系包括生产资料市场、生活资料市场、科技、人才、劳务、资金、房地产等市场，都需要一大批经纪人员，从中居间，提供信息，介绍客户，撮合成交。
[0037]⑶帮助企业引进国外先进技术、资金和管理经验，扩大出口贸易。
[0038]⑷促进文化体育事业的繁荣，培育文化市场，丰富人民的生活。
[0039]1、总体技术方案
本项目所依据的技术主要源于企业申请的相关自主知识产权:商业地产网络平台。本项目的整体结构:
整个平台采用四层处理构架，由下至上分别是数据存储层、数据引擎层、应用系统层和网站层。
[0040]1.数据存储层。负责整个平台的数据存储和处理，这些数据包括用户相关数据、业务相关数据、网站相关数据、弓I擎的数据模型以及系统级数据等。
[0041]2.数据引擎层。这一层是整个平台的处理核心，包括核心算法和api接口。目前包括搜索引擎和UBIE，分别负责搜索和用户行为分析的处理。
[0042]3.应用系统层。该层由若干个应用系统组成，包括智能全文检索系统、个性化推荐系统以及网页采集与分析系统。每个系统都是一个独立的产品，负责实现核心的业务处理逻辑。
[0043]4.网站层。负责实现Π部分，包括网站各频道、用户会员中心、经纪人管理后台和管理员后台。
[0044]主要技术与性能指标平台运营同时满足指标:
1.在线经纪人:3000人；
2.注册经纪人:30000人；
3.总房源数:60万
平台性能同时满足指标:
1.日均IP数:5万
2.日均PV数:40万
3.页面响应时间不超过5秒 1.用户行为分析引擎。
[0045]传统的用户行为分析主要采用对用户行为历史数据的离线分析，通常是由数据库管理员执行数据库查询来完成，这样做不仅无法及时获取分析结果，而且很难建立合理的数学模型。本引擎以用户历史数据为基础，通过离线训练方式建立起原始模型，然后在系统运行过程中，对新产生的数据进行增量式学习，进而不断地优化模型的参数。整个过程中数据引擎处于工作状态的，计算也是实时的。
[0046]技术指标:
数据处理容量:100万条历史数据；
处理速度:小于I秒。
[0047]2.网页采集与分析系统。
[0048]传统页面采集和分析主要靠人工或者辅助软件来完成。对于商业地产网络平台，我们不仅需要采集房源信息，而且还要采集周边相关咨询，并且进行关联，以提高用户体验。本系统通过关键词提取、关键词库管理，利用相关性分析，实现整个过程的自动处理，并且通过不断的优化，提高处理的准确性。
[0049]技术指标:
处理能力:每天采集和预处理200万条数据；
3.智能全文检索系统。
[0050]对于目前搜索引擎，根据用户所提供的关键词，系统会提供“相关搜索”。从技术实现的角度来看，这种相关性只是建立在词与词之间的文本信息分析的基础上。在本系统，我们引入用户对关键词的喜好程度，然后利用用户行为分析引擎，建立用户喜好模型，从而提供个性化搜索服务，提高用户体验。
[0051]技术指标:
响应速度:小于5秒；
4.个性化推荐系统。
[0052]推荐系统是网站运营常用的一种方式，传统实现方式比较简单。这种方式由于不准确，往往被用户视为垃圾信息，导致网站二次点击率下降。本系统通过对用户浏览房源的行为数据采集，通过用户行为分析引擎对用户关注度进行量化和建模，从而实现推荐的个性化体验。
[0053]技术指标:
处理能力:每天处理20万次请求；
项目技术路线描述
首先，完成渐进式学习算法在数据挖掘和建模中的应用，包括相关的算法。在此基础上结合互联网应用特性，完成用户行为分析引擎的开发；然后，以用户行为分析引擎为内核，结合搜索和推荐技术，分别开发出智能全文检索系统和个性化推荐系统。最后，搭建商业地产网站和周围相关系统，结合之前的系统，完成整个商业地产网络平台集成。
[0054]总体上分为四个大的阶段:
1.核心算法开发阶段。
[0055]在这一阶段，主要完成数据挖掘算法的搜集、开发和优化。通过查阅大量文献，筛选一些比较成熟且容易实现的算法，例如协同过滤器算法(例如Slope One算法)、K均值聚类算法、RFWR算法等。然后，进行算法的实现阶段，包括编码和调试。最后，进行算法的优化，根据测试结果对算法及参数进行调整。
[0056]2.引擎开发阶段。
[0057]在这一阶段，主要包括搭建引擎框架，算法适配器和算法集成。引擎框架包括一些基础功能，例如文件操作、内存操作、公共数据结构及存储、数据操作适配器、API接口以及数据解压缩和系统安全。算法适配器，包括算法公共基类和扩展类，实现算法的通用性和可扩展性。算法集成主要是将前期所实现的算法，按照适配器就行重新开发和调试，实现与引擎框架的集成。此外，搜索引擎以第三方开源软件-Lucene为基础，通过部分修改和优化，搭建自己的搜索引擎。
[0058]3.应用系统开发阶段。
[0059]在完成引擎开发工作后，进入应用系统开发阶段。目前，包括智能全文检索系统、个性化推荐系统和网页采集与分析系统。智能全文检索系统，主要是用来实现平台搜索相关的功能，同时结合用户关键词分析，实现个性化搜索和推荐。个性化推荐系统，主要用来实现平台推荐服务，包括网站推荐、短信推荐和Email推荐。网页采集与分析系统，主要负责房源及其相关咨询的搜集和整理，满足平台内容建设的需要。
[0060]4.网站开发阶段。
[0061]这是整个项目的最后一个阶段，主要用来实现Π部分，包括网站门户与频道、用户会员中心、经纪人管理后台和管理员后台。网站门户包括首页、写字楼、商铺转让和论坛等；用户会员中心包括基本资料管理、房源委托、委托管理等功能；经纪人管理后台包括基本资料管理、写字头出租发布和管理、商铺发布和管理、房源统计等功能；管理员后台包括用户管理、经纪人管理、房源管理和论坛管理等功能。
[0062]整个项目采用循环迭代开发模式，每一行代表一次循环，即从核心算法一直到网站开发。每一列表示一次迭代，即整个平台的一次迭代。这种开发模式可以更好的满足平台运营的需求。
[0063]按平台的应用分为: 1、B2C平台
虽然数据显示，2013年的流量增速将减慢，但是依然抵挡不了 B2C的持续发展。B2C平台仍然是很多企业选择网上销售平台的第一目标，天猫、京东、一号店……资金到位的情况下，一般能够进驻的平台都不会放弃，毕竟不同的入口受众不一样，用户规模是首要。
[0064]2、独立商城
独立商