城市房屋均价的查询方法、装置、设备及可读存储介质与流程

本发明主要涉及数据处理技术领域，具体地说，涉及一种城市房屋均价的查询方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术：

随着城市的发展，城市人口逐渐增多，而人口的增多则会引起住房购买需求的增加，在购买住房之前所需要考虑的因素众多，如城市、价格等。不同城市具有不同的均价，目前对于城市所具有均价的查询，可以通过人工客服或销售进行人工查询，也可以通过终端连接网络的方式进行自助查询。无论是人工查询还是自助查询，查询过程中均为先输入一个城市名称，再将该城市名称对应的城市作为查询城市，而对其所具有的均价进行查询；若需要对多个相关城市的均价进行查询对比，如对查询城市和居住城市所具有的均价进行查看对比，则需要逐个输入城市的名称进行查询，操作繁琐、查询效率低；同时因各个查询结果依据所输入的城市名称逐个显示，而导致不方便对比查看。

技术实现要素：

本发明的主要目的是提供一种城市房屋均价的查询方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中对城市房屋均价查询的操作繁琐，查询效率低，且不方便对比查看的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种城市房屋均价的查询方法，所述城市房屋均价的查询方法包括以下步骤：

当接收到用户的终端发送的城市房屋均价查询指令时，读取所述城市房屋均价查询指令中所对应的城市关键词，并根据所述城市关键词，确定目标城市；

根据从本地存储单元中抓取的所述用户的历史定位信息，确定所述用户的常居城市，并检测所述用户当前所在的定位城市；

分别从网络中查找所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应的当前均价数据和均价走势图，并将所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据和均价走势图均输出到所述终端的显示界面进行显示。

优选地，所述分别从网络中查找所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应的当前均价数据和均价走势图的步骤之前包括：

定期检测当前时间，并当所述当前时间到达预设时间时，从网络上抓取与所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应城市楼盘的实时价格数据；

根据各所述实时价格数据分别生成所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据，并分别调用所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据对各自对应的所述均价走势图进行更新。

优选地，所述将所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据和均价走势图输出到所述终端的显示界面进行显示的步骤之后包括：

当接收到所述用户基于显示的所述当前均价数据输入的价格数据时，查找与所述价格数据对应的若干楼盘，并抓取各所述楼盘对应的贷款信息；

从本地存储单元中读取所述用户的身份信息，并根据所述身份信息中的身份标识，抓取与所述身份信息对应的购房信息；

根据各所述楼盘对应的贷款信息和与所述用户对应的购房信息，按照预设筛选规则从所述楼盘中筛选出与所述用户匹配的楼盘，并将与所述用户匹配的楼盘设为楼盘元素以形成楼盘序列，将所述楼盘序列中的楼盘元素输出到所述终端的显示界面进行显示。

优选地，所述抓取各所述楼盘对应的贷款信息的步骤包括

从本地存储单元中读取各所述楼盘的历史贷款数据，并从各所述历史贷款数据中筛选出各所述楼盘的贷款申请笔数、贷款成功笔数、各笔贷款金额以及与各笔所述贷款金额对应的放款时间；

根据各所述贷款申请笔数和所述贷款成功笔数，生成各所述楼盘的贷款成功率，并对各笔所述贷款金额进行对比，生成各笔所述贷款金额之间的差值，将所述差值在预设范围内的各笔所述贷款金额划分到同一组类；

根据各所述组类中各笔贷款金额所对应的放款时间，确定各所组类对应的放款时间区间，并将各所述贷款成功率和各所述组类确定为各所述楼盘对应的贷款信息进行抓取。

优选地，所述根据所述身份信息中的身份标识，抓取与所述身份信息对应的购房信息的步骤包括：

读取所述身份信息中的身份标识，并根据所述身份标识，抓取与所述身份信息对应的资质数据、历史房产数据、收支数据和家庭成员数据；

当根据所述资质数据，判断出所述用户具有资质时，根据所述历史房产数据、收支数据和家庭成员数据，分别确定所述用户的贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据；

将所述贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据确定为与所述身份信息对应的购房信息进行抓取。

优选地，所述根据所述历史房产数据、收支数据和家庭成员数据，分别确定所述用户的贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据的步骤包括：

将所述历史房产数据和预设的房产数据与贷款成功率之间的第一对应关系对比，确定与所述历史房产数据对应的贷款成功系数；

将所述收支数据和预设的收入与额度数据之间的第二对应关系对比，确定与所述收支数据对应的贷款额度数据；

将所述家庭成员数据和预设的成员数据与放款时间之间的第三对应关系对比，确定与所述家庭成员数据对应的时间需求数据。

优选地，所述根据各所述楼盘对应的贷款信息和与所述用户对应的购房信息，按照预设筛选规则从所述楼盘中筛选出与所述用户匹配的楼盘的步骤包括：

将所述贷款成功系数和各所述楼盘的所述贷款成功率对比，将各所述贷款成功率中高于所述贷款成功系数的楼盘筛选为目标楼盘；

将所述贷款额度数据和各所述目标楼盘中的所述组类对比，确定所述贷款额度数据所在的目标组类；

读取各所述目标组类对应的目标放款时间区间，并将所述时间需求数据和各所述目标放款时间区间对比，将所述时间需求数据所在的各所述目标放款时间区间对应的目标楼盘筛选为与所述用户匹配的楼盘。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种城市房屋均价的查询装置，所述城市房屋均价的查询装置包括：

读取模块，用于当接收到用户的终端发送的城市房屋均价查询指令时，读取所述城市房屋均价查询指令中所对应的城市关键词，并根据所述城市关键词，确定目标城市；

确定模块，用于根据从本地存储单元中抓取的所述用户的历史定位信息，确定所述用户的常居城市，并检测所述用户当前所在的定位城市；

查找模块，用于分别从网络中查找与所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应的当前均价数据和均价走势图，并将所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据和均价走势图均输出到所述终端的显示界面进行显示。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种城市房屋均价的查询设备，所述城市房屋均价的查询设备包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的城市房屋均价的查询程序；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行所述城市房屋均价的查询程序，以实现以下步骤：

当接收到用户的终端发送的城市房屋均价查询指令时，读取所述城市房屋均价查询指令中所对应的城市关键词，并根据所述城市关键词，确定目标城市；

根据从本地存储单元中抓取的所述用户的历史定位信息，确定所述用户的常居城市，并检测所述用户当前所在的定位城市；

分别从网络中查找所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应的当前均价数据和均价走势图，并将所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据和均价走势图均输出到所述终端的显示界面进行显示。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：

当接收到用户的终端发送的城市房屋均价查询指令时，读取所述城市房屋均价查询指令中所对应的城市关键词，并根据所述城市关键词，确定目标城市；

根据从本地存储单元中抓取的所述用户的历史定位信息，确定所述用户的常居城市，并检测所述用户当前所在的定位城市；

分别从网络中查找所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应的当前均价数据和均价走势图，并将所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据和均价走势图均输出到所述终端的显示界面进行显示。

本实施例的城市房屋均价的查询方法，当用户有对城市房屋均价的查询需求时，通过其所持有的终端发送城市房屋均价查询指令；当接收到该城市房屋均价查询指令时，读取其中所对应的城市关键词，并依据该城市关键词确定目标城市，该目标城市即为所需要查询的城市；同时从本地存储单元中抓取用户的历史定位信息，根据该历史定位信息，确定用户的常居城市，并检测用户当前所在的定位城市；针对该目标城市、常居城市以及定位城市，分别从网络中查找各自的当前均价数据以及价位走势图，进而将该各个当前均价数据和各均价走势图输出到终端的显示界面进行显示。本方案在实现对用户所需要查询的城市房屋均价数据进行查询的同时，对与用户相关联城市的城市房屋均价数据及其均价走势图进行查询，并将查询结果一并输出到终端显示，方便用户的查看，并对比各个相关城市之间的均价差异以及均价走势变化，避免用户逐个输入城市名称进行查询，简化了查询的操作，提高了查询效率。

附图说明

图1是本发明的城市房屋均价的查询方法第一实施例的流程示意图；

图2是本发明的城市房屋均价的查询装置第一实施例的功能模块示意图；

图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种城市房屋均价的查询方法。

请参照图1，图1为本发明城市房屋均价的查询方法第一实施例的流程示意图。在本实施例中，所述城市房屋均价的查询方法包括：

步骤s10，当接收到用户的终端发送的城市房屋均价查询指令时，读取所述城市房屋均价查询指令中所对应的城市关键词，并根据所述城市关键词，确定目标城市；

本发明的城市房屋均价的查询方法应用于服务器，适用于通过服务器对城市所具有楼盘的售卖均价进行查询；服务器与智能手机、平板电脑等终端通信连接，终端上安装有可连接到服务器的应用软件，终端的用户通过在应用软件上注册用户账户对服务器中的数据进行访问。当用户有对城市房屋均价的查询需求时，启动应用软件显示在终端的显示界面中，显示的界面中有用于触发查询的虚拟按键以及输入所需要查询城市关键词的输入框；用户在输入框中以语音或文字的形式输入城市关键词，并通过对该虚拟按键的双击或长按操作，向服务器发送城市房屋均价查询指令。当接收到用户基于终端发送的城市房屋均价查询指令时，则读取与该城市房屋均价查询指令对应接收到的城市关键词，该城市关键词即表征了用户所需要查询的城市。服务器的存储单元中存储有可供查询的所有城市关键词，将读取的城市关键词和存储的各个城市关键词对比，确定存储的各个城市关键词中和读取的城市关键词一致的城市关键词；该一致城市关键词所表征的城市即为用户所需要查询的城市，将该一致的城市关键词所表征的城市确定为目标城市，以抓取其对应的信息显示给用户，实现用户的查询需求。

考虑到用户在对城市关键词输入过程中，可能存在输入错误或者存储的城市关键词不完整的原因，使得在将读取的城市关键词和存储的各个城市关键词对比的过程中，不存在与读取的城市关键词完全一致的城市关键词，此时需要对读取的城市关键词进行模糊对比；具体地，根据城市关键词，确定目标城市的步骤包括：

步骤s11，将所述城市关键词和预设城市关键词对比，判断各所述预设城市关键词中是否存在和所述城市关键词一致的目标城市关键词；

将存储的各城市关键词作为预设城市关键词，将读取的城市关键词和预设城市关键词对比，即和存储的各个城市关键词对比；判断各预设城市关键词中是否存在和城市关键词一致的目标城市关键词。

步骤s12，若存在和所述城市关键词一致的目标城市关键词，则将与所述目标城市关键词对应的城市确定为目标城市；

进一步地，服务器存储单元在对各城市关键词进行存储的同时，还对各城市关键词所表征的城市进行对应存储，即各预设城市关键词均与某一城市对应。当经判断出各预设城市关键词中存在和城市关键词一致的目标城市关键词，因目标城市关键词为预设城市关键词之一，与某一城市对应，而将该对应的城市确定为用户所需要查询的目标城市。

步骤s13，若不存在和所述城市关键词一致的目标城市关键词，则对所述城市关键词进行识别，确定与所述城市关键词对应的近似城市关键词，并将与所述近似城市关键词对应的城市确定为目标城市。

当经判断出各预设城市关键词中不存在和城市关键词一致的目标城市关键词，则对城市关键词进行识别，确定各预设城市关键词中与该城市关键词对应的近似城市关键词。其中识别的过程可以是将城市关键词拆分为单个字，并将各个字和预设城市关键词对比，确定与城市关键词接近程度最高的预设城市关键词，该接近程度最高的预设城市关键词即为近似城市关键词；进而将与近似城市关键词对应的城市确定为目标城市，以在最大程度上实现用户的查询需求。同时设置人工客服的服务机制，在显示界面中显示未查找到与城市关键词完全一致的目标城市，是否需要连接到人工客服的提示信息；若用户依据提示信息，选择需要连接到人工客服，则建立用户终端与人工客服之间的连接，由人工客服为用户提供服务。

步骤s20，根据从本地存储单元中抓取的所述用户的历史定位信息，确定所述用户的常居城市，并检测所述用户当前所在的定位城市；

可理解地，对目标城市进行均价查询的用户，可能具有对目标城市中楼盘进行购买的需求，且其在购买之前可能需要对多个城市楼盘的均价查询并比较。该多个城市楼盘为用户当前所在的城市，和用户常居城市的可能性较大；从而为了更好的满足用户的查询需求，需要确定其常居城市和当前所在的城市，以在查询目标城市的均价的同时，还查询常居城市和定位城市的均价，便于用户的查看对比。其中常居城市可由以往收集的该用户的历史定位信息进行确定，服务器对应设置有用于存储数据的数据库或存储器，将该数据库或存储器作为本地存储单元，以往收集的历史定位信息存储在该本地存储单元中。当需要确定常居城市时，从本地存储单元中抓取出用户的历史定位数据；历史定位信息中用户大部分时间所在的定位城市，即为用户的常居城市。当前所在城市可通过gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)定位或基站定位的实时定位信息确定。

步骤s30，分别从网络中查找与所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应的当前均价数据和均价走势图，并将所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据和均价走势图均输出到所述终端的显示界面进行显示。

进一步地，针对目标城市、常居城市以及定位城市分别从网络中查找各自对应的当前均价数据以及均价走势图，其中当前均价数据表征接收到城市房屋均价查询指令的当前时间，目标城市、常居城市和定位城市所具有的均价；由各个城市中所具有的房产机构统计生成，服务器通过网络与各个房产机构通信，以从中查找各自对应的当前均价数据。同样地，均价走势图由目标城市、常居城市以及定位城市中所具有的房产机构对以往各时间段内的均价进行统计生成，表征不同时间的均价变化情况。将查询得到的目标城市、定位城市以及常居城市的当前均价数据以及均价走势图均输出到终端的显示界面进行对比显示，以便于用户查看。同时还可抓取三个城市之间的优点和缺点进行显示，该优点和缺点来源于其他用户对该城市的评价以及政府的规划趋势等；此外还可依据用户在注册账户过程中所提供的身份信息，抓取用户的特征数据，由特征数据所表征的特点在三个城市之间进行匹配；如用户擅长a领域的工作，目标城市在a领域较为发达，而定位城市在a领域较为欠缺；将该匹配生成匹配结果进行显示，以供用户参考。

可理解地，因城市所具有的楼盘受市场、政策等因素的影响，价格具有波动性，使得城市房屋均价在不同时间而具有差异性。为了确保所查询得到的目标城市、常居城市以及定位城市的城市房屋均价数据以及均价走势图的准确性，设置有更新机制；具体地，分别从网络中查找与目标城市、常居城市以及定位城市所对应的当前均价数据和均价走势图的步骤之前包括：

步骤a1，定期检测当前时间，并当所述当前时间到达预设时间时，从网络上抓取与所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应城市楼盘的实时价格数据；

步骤a2，根据各所述实时价格数据分别生成所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据，并分别调用所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据对各自对应的所述均价走势图进行更新。

进一步地，预先根据需求设定有用于更新的预设时间，如一周、半个月等，并对当前时间进行定期检测；当检测到当前时间到达该预设时间，即当前时间距离上一次更新的时间到达预设时间时，则读取目标城市、常居城市以及定位城市中各城市楼盘的实时价格数据，并对各项实时价格数据基于目标城市、常居城市以及定位城市的类别进行整合分析，分别生成目标城市、常居城市以及定位城市在该间隔时间内的间隔均价。该间隔均价可用各城市楼盘实时价格数据的均值表征，即对读取各类别城市中所具有城市楼盘的实时价格数据进行累加，并用累加的结果和各类别城市中所具有城市楼盘的数量做比值，比值的结果即为各类别城市的间隔均价。如读取到目标城市、常居城市以及定位城市中分别涉及m、n、k个城市楼盘，其中目标城市中所具有城市楼盘的实时价格分别为a1、a2、a3···am，则目标城市在间隔时间内的间隔均价m＝(a1+a2+a3+···+am)/m。将针对目标城市、常居城市以及定位城市分别所生成的间隔均价作为各自的当前均价数据进行存储，同时用该各当前均价数据对各自的均价走势图进行更新，以准确反映目标城市、常居城市以及定位城市在各时间内的均价变化趋势；使得用户在查询时，查询的当前均价数据和均价走势图更为准确的反映各类别城市的均价以及均价变化情况。

本实施例的城市房屋均价的查询方法，当用户有对城市房屋均价的查询需求时，通过其所持有的终端发送城市房屋均价查询指令；当接收到该城市房屋均价查询指令时，读取其中所对应的城市关键词，并依据该城市关键词确定目标城市，该目标城市即为所需要查询的城市；同时从本地存储单元中抓取用户的历史定位信息，根据该历史定位信息，确定用户的常居城市，并检测用户当前所在的定位城市；针对该目标城市、常居城市以及定位城市，分别从网络中查找各自的当前均价数据以及价位走势图，进而将该各个当前均价数据和各均价走势图输出到终端的显示界面进行显示。本方案在实现对用户所需要查询的城市房屋均价数据进行查询的同时，对与用户相关联城市的城市房屋均价数据及其均价走势图进行查询，并将查询结果一并输出到终端显示，方便用户的查看，并对比各个相关城市之间的均价差异以及均价走势变化，避免用户逐个输入城市名称进行查询，简化了查询的操作，提高了查询效率。

进一步地，在本发明城市房屋均价的查询方法的另一实施例中，所述将所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据和均价走势图输出到所述终端的显示界面进行显示的步骤之后包括：

步骤s40，当接收到所述用户基于显示的所述当前均价数据输入的价格数据时，查找与所述价格数据对应的若干楼盘，并抓取各所述楼盘对应的贷款信息；

可理解地，在将各类别城市的当前均价数据显示在显示界面后，用户可基于显示的当前均价数据输入其所能接受的价格数据，如输入高于或低于当前均价数据的价格数据，以表征各类别城市中当前价格和该价格数据一致的楼盘为满足用户需求的楼盘。当接收到该价格数据时，将该价格数据和目标城市、常居城市以及定位城市中各楼盘的楼盘价格进行对比，查找出与价格数据对应的若干楼盘。在对比过程中，将各楼盘的楼盘价格和价格数据做差值，判断差值的结果是否在预设范围内，若在预设范围内，则判定楼盘价格和价格数据对应，否则为不对应。因查找出对应的楼盘为仅在楼盘价格上符合用户需求的楼盘，为了判定该各楼盘在贷款方面与用户需求的匹配性，需要进一步抓取该各楼盘所对应的贷款信息，该贷款信息表征了楼盘以往的贷款情况，以通过贷款情况来确定楼盘与用户在贷款需求上的匹配性。

具体地，抓取各楼盘对应的贷款信息的步骤包括

步骤s41，从本地存储单元中读取各所述楼盘的历史贷款数据，并从各所述历史贷款数据中筛选出各所述楼盘的贷款申请笔数、贷款成功笔数、各笔贷款金额以及与各笔所述贷款金额对应的放款时间；

可理解地，不同楼盘所支持的贷款类型以及所对应贷款的放款时间不一样，读取本地存储单元中所存储的与价格数据对应的各楼盘在一定时间范围内的历史贷款数据，并将各历史贷款数据依据公积金贷款和商业贷款的分类类型，分别进行贷款申请笔数、贷款成功笔数、各笔贷款金额以及各笔贷款金额所对应放款时间的筛选，即从各楼盘的历史贷款数据中筛选出贷款申请笔数、贷款成功笔数、各笔贷款金额以及各笔贷款金额所对应放款时间。其中贷款申请笔数表征在该时间范围内针对该楼盘所申请的贷款笔数，贷款成功笔数表征所申请的贷款笔数中申请成功的笔数，各笔贷款金额表征申请成功的笔数中各笔的金额数值，各笔贷款金额对应的放款时间则表征申请成功的各笔贷款放款的时间。

步骤s42，根据各所述贷款申请笔数和所述贷款成功笔数，生成各所述楼盘的贷款成功率，并对各笔所述贷款金额进行对比，生成各笔所述贷款金额之间的差值，将所述差值在预设范围内的各笔所述贷款金额划分到同一组类；

进一步地，将各楼盘的贷款成功笔数和贷款申请笔数做比值，得到的比值结果为各楼盘的贷款成功率，表征针对各楼盘进行贷款的成功概率大小。同时将各笔贷款金额基于数值大小进行对比，得到各笔贷款金额之间金额数值的差值；并将该各笔贷款金额之间金额数值的差值和预先根据需求所设定的预设范围进行对比，确定差值在预设范围内的各笔贷款金额，而将在预设范围内的各笔贷款金额划分到同一组类。如预设范围为-5到5万之间，其中各笔贷款金额中涉及到50万、53万、60万和65万，则50万和53万之间的差值在预设范围内，60万和65万之间的差值也在预设范围内，则将50万和53万划分到一个组类，而将60万和65万划分到另一个组类。

步骤s43，根据各所述组类中各笔贷款金额所对应的放款时间，确定各所组类对应的放款时间区间，并将各所述贷款成功率和各所述组类确定为各所述楼盘对应的贷款信息进行抓取。

更进一步地，不同组类中所具有的各笔贷款金额不相同，而各笔贷款金额所又对应不同的放款时间；将各组类中各笔贷款金额所对应的放款时间依据时间的长短进行对比，确定各组类中时间长度最长的放款时间以及时间长度最短的放款时间；将由最长的放款时间和最短的放款时间所形成的区间作为各组类所对应的放款时间区间。如对于上述50万和53万所形成的组类，若50万对应的放款时间为3个月，55万对应的放款时间为4个月，则将该组类对应的放款时间区间设定为3个月到4个月之间。将该生成的各个楼盘的贷款成功率以及各个组类作为各个楼盘的贷款信息进行抓取，以分别表征各楼盘贷款成功概率的大小以及各贷款金额所对应放款时间的长短。

步骤s50，从本地存储单元中读取所述用户的身份信息，并根据所述身份信息中的身份标识，抓取与所述身份信息对应的购房信息；

进一步地，为了体现用户在贷款方面的需求，先从本地存储单元中读取用户在注册账户过程中所提供的身份信息，并依据该身份信息中的身份标识，抓取与身份信息对应的购房信息；该与身份信息对应的购房信息即为用户的购房信息，涉及到购房资质、贷款需求额度、贷款需求时间等各方面的数据。

具体地，根据身份信息中的身份标识，抓取与身份信息对应的购房信息的步骤包括：

步骤s51，读取所述身份信息中的身份标识，并根据所述身份标识，抓取与所述身份信息对应的资质数据、历史房产数据、收支数据和家庭成员数据；

可理解地，不同用户的购房需求不一样，服务器与多个不同的第三方机构具有通信连接，先读取身份信息中表征用户身份唯一性的身份标识，再通过该身份标识从各个第三方机构抓取用户在各方面的数据；该用户在各方面的数据即为与身份信息对应的各方面数据，体现了用户的购房需求。其中，该各方面的数据可包括用户性别、年龄、婚否、是否有小孩，小孩年龄、社保信息、户口信息、是否具有房产信息、是否具有房产贷款信息、经济收入、消费支出等；其中社保信息、户口信息表征了用户是否具有对满足其价格要求的楼盘的购买资格，而将该类数据作为资质数据；是否具有房产信息以及是否具有房产贷款信息表征了用户所具有的房产情况，将该类数据作为历史房产数据；经济收入和消费支出表征了用户的收入与支出之间的情况，将该类数据作为收支数据；性别、年龄、婚否、是否有小孩，小孩年龄表征了用户家庭成员情况，将该类数据作为家庭成员数据。

步骤s52，当根据所述资质数据，判断出所述用户具有资质时，根据所述历史房产数据、收支数据和家庭成员数据，分别确定所述用户的贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据；

进一步地，将用户的资质数据和预先设定的楼盘购买资质数据对比，判断用户对满足其价格要求的楼盘是否具有购买资质；若不具有购买资质，则结束后续流程；若具有购买资质，则分别依据历史房产数据、收支数据和家庭成员数据来确定用户的贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据。即用历史房产数据来确定用户的贷款成功系数，用收支数据来表征贷款额度数据，而用家庭成员数据来体现时间需求数据。具体地，根据历史房产数据、收支数据和家庭成员数据，分别确定用户的贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据的步骤包括：

步骤s521，将所述历史房产数据和预设的房产数据与贷款成功率之间的第一对应关系对比，确定与所述历史房产数据对应的贷款成功系数；

更进一步地，预先抓取多项历史贷款数据，并对多项历史贷款数据进行分析，建立历史贷款数据中的房产数据与贷款成功率之间的对应关系，将该对应关系确定为房产数据与贷款成功率之间的第一对应关系。如1000条历史贷款数据中，800条所对应的用户具有房产贷款信息，200条所对应的用户不具有房产信息以及房产贷款信息；且800条中200条贷款成功，200条中180条贷款成功；则说明具有房产贷款信息对应25％的贷款成功率，而不具有房产信息以及房产贷款信息对应90％的贷款成功率，将该贷款成功率与各类房产数据之间的对应关系作为第一对应关系。将抓取的用户历史房产数据和该第一对应关系对比，确定第一对应关系中和该历史房产数据一致的房产数据；该一致的房产数据在第一对应关系中所对应的贷款成功率，即为与历史贷款数据对应的贷款成功系数，表征用户贷款成功的概率大小。

步骤s522，将所述收支数据和预设的收入与额度数据之间的第二对应关系对比，确定与所述收支数据对应的贷款额度数据；

同样地，预先从历史贷款数据中抓取各笔贷款所对应用户具有的收入数据以及与各收入数据对应的额度数据，并对该各收入数据及其对应的额度数据进行分类，建立收入与额度数据之间的第二对应关系，表征具有各个收入的用户所可能需要的贷款额度。将抓取的用户收支数据和该第二对应关系对比，确定第二对应关系中和该收入数据一致的收入；该一致的收入在第二对应关系中所对应的额度数据，即为与收支数据对应的贷款额度数据，表征用户所需要贷款的额度。

步骤s523，将所述家庭成员数据和预设的成员数据与放款时间之间的第三对应关系对比，确定与所述家庭成员数据对应的时间需求数据。

进一步地，预先从历史贷款数据中抓取各笔贷款所对应用户具有的成员数据以及与该各成员数据所对应的放款时间，并对该各成员数据及其对应的放款时间进行分类，建立成员数据与放款时间之间的第三对应关系，表征具有各类家庭成员的用户所可能需要的放款时间；如有小孩且小孩年龄为5岁，则说明该用户所需要放款的时间较短。将抓取的用户家庭成员数据和该第三对应关系对比，确定第三对应关系中和该家庭成员数据一致的成员数据；该一致的成员数据在第三对应关系中所对应的放款时间，即为与家庭成员数据对应的时间需求数据，表征用户所需要放款的时间。

步骤s53，将所述贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据确定为与所述身份信息对应的购房信息进行抓取。

更进一步地，将所确定的贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据作为用户所需求的购房信息，即与身份信息对应的购房信息进行抓取，以分别表征用户贷款成功的概率大小，用户所需要的贷款额度以及用户所需要的放款时间。

步骤s60，根据各所述楼盘对应的所述贷款信息和与所述用户对应的所述购房信息，按照预设筛选规则从所述楼盘中筛选出与所述用户匹配的楼盘，并将与所述用户匹配的楼盘设为楼盘元素以形成楼盘序列，将所述楼盘序列中的楼盘元素输出到所述终端的显示界面进行显示。

进一步地，在抓取到各个楼盘所对应的贷款信息以及用户多对应的购房信息之后，按照预设筛选规则从各个楼盘中筛选出与用户匹配的楼盘；该按照预设筛选规则进行筛选的过程即为将购房信息和各贷款信息对比的过程，以从各楼盘中筛选出满足用户需求的楼盘；将该各个满足用户需求的楼盘作为楼盘元素进行排列，形成楼盘序列。在排列时依据各贷款信息与购房信息之间的匹配程度进行，当贷款信息与购房信息的程度越高，表征具有该贷款信息的楼盘满足用户需求的程度越高，而将该楼盘作为楼盘元素排列在楼盘序列的前列；而当贷款信息与购房信息的程度越低，表征具有该贷款信息的楼盘满足用户需求的程度越低，则将该楼盘作为楼盘元素排列在楼盘序列的后列。在生成楼盘序列后，该楼盘序列中的各个楼盘均满足用户需求，从而将楼盘序列中的各楼盘元素按照排列输出到终端的显示界面进行显示，以便于用户对满足其需求的楼盘进行查看。

考虑到各楼盘的贷款信息以及用户的购房信息均涉及到多项信息，在将两者进行对比时，其实这为两者中所包含的信息之间的对比。具体地，根据各楼盘对应的贷款信息和与用户对应的购房信息，按照预设筛选规则从楼盘中筛选出与用户匹配的楼盘的步骤包括：

步骤s61，将所述贷款成功系数和各所述楼盘的所述贷款成功率对比，将各所述贷款成功率中高于所述贷款成功系数的楼盘筛选为目标楼盘；

进一步地，将各楼盘贷款信息中的贷款成功率和用户的购房信息中的贷款成功系数进行对比，从各贷款成功率中确定高于贷款成功系数的贷款成功率；该高于贷款成功系数的贷款成功率所对应的楼盘，为用户针对其贷款具有较高的成功概率，从而将该所对应的楼盘确定为目标楼盘。

步骤s62，将所述贷款额度数据和各所述目标楼盘中的所述组类对比，确定所述贷款额度数据所在的目标组类；

更进一步地，将用户购房信息中的贷款额度数据和各目标楼盘的贷款信息中的各组类对比，确定贷款额度数据所在各目标楼盘中的组类，并将该各个贷款额度数据所在组类作为目标组类。如对于目标楼盘w1和w2，其中w1的贷款信息中包括组类p1和p2，且p1由金额在50万到60万之间的各笔贷款金额组成，p2由金额在80万到100万之间的各笔贷款金额组成；而w2的贷款信息中包括组类p3和p4，p3由金额在45万到55万之间的各笔贷款金额组成，p4由金额在80万到90万之间的各笔贷款金额组成；而贷款额度数据为85万，则将其和各组类进行对比，可确定其所在的组类为p2和p4。将贷款额度数据所在的组类确定为目标组类，以和贷款信息中的其他组类进行区分。

步骤s63，读取各所述目标组类对应的目标放款时间区间，并将所述时间需求数据和各所述目标放款时间区间对比，将所述时间需求数据所在的各所述目标放款时间区间对应的目标楼盘筛选为与所述用户匹配的楼盘。

可理解地，因不同组类所对应的放款时间区间不相同，贷款额度数据所在的目标组类所对应的放款时间区间可能满足用户对放款时间的需求，也可能不满足用户对放款时间的需求。将各目标组类所对应的放款时间区间作为目标放款时间区间读取，并将用户购房信息中的时间需求数据和各个目标放款时间区间对比，确定时间需求数据所在的目标放款时间区间。该所在的目标放款时间区间所对应的目标楼盘为用户具有购买资质，且价格、贷款成功率以及放款时间均满足用户需求的楼盘，将该对应的目标楼盘筛选为与用户匹配楼盘，进而将该与用户匹配的楼盘作为楼盘元素形成为推荐的楼盘序列，以便于向用户准确推荐满足其需求的楼盘。

此外，请参照图2，本发明提供一种城市房屋均价的查询装置，在本发明城市房屋均价的查询装置第一实施例中，所述城市房屋均价的查询装置包括：

读取模块10，用于当接收到用户的终端发送的城市房屋均价查询指令时，读取所述城市房屋均价查询指令中所对应的城市关键词，并根据所述城市关键词，确定目标城市；

确定模块20，用于根据从本地存储单元中抓取的所述用户的历史定位信息，确定所述用户的常居城市，并检测所述用户当前所在的定位城市；

查找模块30，用于分别从网络中查找与所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应的当前均价数据和均价走势图，并将所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据和均价走势图均输出到所述终端的显示界面进行显示。

本实施例的城市房屋均价的查询装置，当用户有对城市房屋均价的查询需求时，通过其所持有的终端发送城市房屋均价查询指令；当读取模块10接收到该城市房屋均价查询指令时，读取其中所对应的城市关键词，并依据该城市关键词确定目标城市，该目标城市即为所需要查询的城市；同时确定模块20从本地存储单元中抓取用户的历史定位信息，根据该历史定位信息，确定用户的常居城市，并检测用户当前所在的定位城市；针对该目标城市、常居城市以及定位城市，查找模块30分别从网络中查找各自的当前均价数据以及价位走势图，进而将该各个当前均价数据和各均价走势图输出到终端的显示界面进行显示。本方案在实现对用户所需要查询的城市房屋均价数据进行查询的同时，对与用户相关联城市的城市房屋均价数据及其均价走势图进行查询，并将查询结果一并输出到终端显示，方便用户的查看，并对比各个相关城市之间的均价差异以及均价走势变化，避免用户逐个输入城市名称进行查询，简化了查询的操作，提高了查询效率。

进一步地，在本发明城市房屋均价的查询装置另一实施例中，所述城市房屋均价的查询装置还包括：

抓取模块，用于定期检测当前时间，并当所述当前时间到达预设时间时，从网络上抓取与所述目标城市、常居城市以及定位城市所对应城市楼盘的实时价格数据；

调用模块，用于根据各所述实时价格数据分别生成所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据，并分别调用所述目标城市、常居城市以及定位城市的当前均价数据对各自对应的所述均价走势图进行更新。

进一步地，在本发明城市房屋均价的查询装置另一实施例中，所述城市房屋均价的查询装置还包括：

接收模块，用于当接收到所述用户基于显示的所述当前均价数据输入的价格数据时，查找与所述价格数据对应的若干楼盘，并抓取各所述楼盘对应的贷款信息；

所述读取模块还用于从本地存储单元中读取所述用户的身份信息，并根据所述身份信息中的身份标识，抓取与所述身份信息对应的购房信息；

筛选模块，用于根据各所述楼盘对应的贷款信息和与所述用户对应的购房信息，按照预设筛选规则从所述楼盘中筛选出与所述用户匹配的楼盘，并将与所述用户匹配的楼盘设为楼盘元素以形成楼盘序列，将所述楼盘序列中的楼盘元素输出到所述终端的显示界面进行显示。

进一步地，在本发明城市房屋均价的查询装置另一实施例中，所述接收模块还用于：

从本地存储单元中读取各所述楼盘的历史贷款数据，并从各所述历史贷款数据中筛选出各所述楼盘的贷款申请笔数、贷款成功笔数、各笔贷款金额以及与各笔所述贷款金额对应的放款时间；

根据各所述贷款申请笔数和所述贷款成功笔数，生成各所述楼盘的贷款成功率，并对各笔所述贷款金额进行对比，生成各笔所述贷款金额之间的差值，将所述差值在预设范围内的各笔所述贷款金额划分到同一组类；

根据各所述组类中各笔贷款金额所对应的放款时间，确定各所组类对应的放款时间区间，并将各所述贷款成功率和各所述组类确定为各所述楼盘对应的贷款信息进行抓取。

进一步地，在本发明城市房屋均价的查询装置另一实施例中，所述读取模块还用于：

读取所述身份信息中的身份标识，并根据所述身份标识，抓取与所述身份信息对应的资质数据、历史房产数据、收支数据和家庭成员数据；

当根据所述资质数据，判断出所述用户具有资质时，根据所述历史房产数据、收支数据和家庭成员数据，分别确定所述用户的贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据；

将所述贷款成功系数、贷款额度数据和时间需求数据确定为与所述身份信息对应的购房信息进行抓取。

进一步地，在本发明城市房屋均价的查询装置另一实施例中，所述读取模块还用于：

将所述历史房产数据和预设的房产数据与贷款成功率之间的第一对应关系对比，确定与所述历史房产数据对应的贷款成功系数；

将所述收支数据和预设的收入与额度数据之间的第二对应关系对比，确定与所述收支数据对应的贷款额度数据；

将所述家庭成员数据和预设的成员数据与放款时间之间的第三对应关系对比，确定与所述家庭成员数据对应的时间需求数据。

进一步地，在本发明城市房屋均价的查询装置另一实施例中，所述筛选模块还包括：

筛选单元，用于将所述贷款成功系数和各所述楼盘的所述贷款成功率对比，将各所述贷款成功率中高于所述贷款成功系数的楼盘筛选为目标楼盘；

对比单元，用于将所述贷款额度数据和各所述目标楼盘中的所述组类对比，确定所述贷款额度数据所在的目标组类；

读取单元，用于读取各所述目标组类对应的目标放款时间区间，并将所述时间需求数据和各所述目标放款时间区间对比，将所述时间需求数据所在的各所述目标放款时间区间对应的目标楼盘筛选为与所述用户匹配的楼盘。

其中，上述城市房屋均价的查询装置的各虚拟功能模块存储于图3所示城市房屋均价的查询设备的存储器1005中，处理器1001执行城市房屋均价的查询程序时，实现图2所示实施例中各个模块的功能。

参照图3，图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本发明实施例城市房屋均价的查询设备可以是pc(personalcomputer，个人计算机)，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等终端设备。

如图3所示，该城市房屋均价的查询设备可以包括：处理器1001，例如cpu(centralprocessingunit，中央处理器)，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速ram(randomaccessmemory，随机存取存储器)，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，该城市房屋均价的查询设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、rf(radiofrequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi(wirelessfidelity，无线宽带)模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。

本领域技术人员可以理解，图3中示出的城市房屋均价的查询设备结构并不构成对城市房屋均价的查询设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图3所示，作为一种可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及城市房屋均价的查询程序。操作系统是管理和控制城市房屋均价的查询设备硬件和软件资源的程序，支持城市房屋均价的查询程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与城市房屋均价的查询设备中其它硬件和软件之间通信。

在图3所示的城市房屋均价的查询设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的城市房屋均价的查询程序，实现上述城市房屋均价的查询方法各实施例中的步骤。

本发明提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述城市房屋均价的查询方法各实施例中的步骤。

还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个可读存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。