[发明专利]一种房库网系统在审

专利信息
申请号: 201410348410.5 申请日: 2014-07-21
公开(公告)号: CN104182466A 公开(公告)日: 2014-12-03
发明(设计)人: 贾岩 申请(专利权)人: 安徽华贞信息科技有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06Q50/16
代理公司: 合肥市长远专利代理事务所(普通合伙) 34119 代理人: 程笃庆;黄乐瑜
地址: 230000 安徽省合肥市高*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 房库网 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及房产信息与数据库技术领域,尤其涉及一种房库网系统。

背景技术

房地产行业直接关系民生根本。当前居住市场将进入存量房时代,而许多存量房的房主并不是专业销售人员,提供的出售信息不够全面。同时目前政府部门的房屋的档案管理仍停留在纸质阶段,各种有关居住和房产方面的数据分散于各个单位和部门,这样既给相关部门对人居和房产的管理带来不便,同时各种有效数据也得不到充分的利用。百姓选择住房,企业选择办公场所将面临严重缺乏专业详尽的信息服务。另外,现有条件下,购房者需要到房屋现场进行考察,但是购房者对许多专业问题不了解,无法做出准确判断或预测,所以针对不同的参考项,例如排水情况、采光情况、噪声情况等就必须选择不同的天气或时间前往参观,费时费力。

发明内容

基于背景技术存在的问题,本发明提出了一种房库网系统,实现了房产信息“万方数据”的收容,便于用户足不出户的全面而快速的了解房产信息。

本发明提出的一种房库网系统,对互联网进行数据采集,采用基于语义的大数据分析技术进行大数据分析,整合互联网数据、地产行业协会数据、相关政府部门积累数据、以及对房屋的现场采集数据,建立房产大数据信息库;包括:

房屋信息采集子系统,内置网络爬虫模块,网络爬虫模块抓取网络数据,并采用语义分析技术对网络数据进行分析、过滤,处理后的网络数据被集中存储并建立索引;

会员管理子系统,对房库网会员进行管理,记录会员资料、消费内容、查询记录;

房库信息管理子系统,房库信息管理通过后台操作实现,后台操作设有权限等级制度,相应等级的后台人员只能对划分权限的模块进行操作,后台人员可手动录入房库相关信息,设置房屋信息采集子系统采集信息的频率、采集项,并对采集到的信息内容进行审核、编辑、发布;

数据分析子系统,分别连接房屋信息采集子系统、房库信息管理子系统,对房库信息进行分析、去重、整合处理,建立房产大数据信息库并实时更新;

推荐子系统,分别连接数据分析子系统、会员管理子系统,分析会员意向需求,提取房产大数据信息库的相关信息,向会员提供推荐服务;

地产行业协会数据、相关政府部门积累数据、以及对房屋的现场采集数据可由房屋信息采集子系统自动采集或由后台操作输入并编辑。

优选地,网络爬虫模块包括多个网络爬虫。

优选地,网络爬虫与需要采集数据的网站一一对应。

优选地,网络爬虫为聚焦爬虫。

优选地,后台人员分为管理员和普通编辑人员,管理员可对所有模块进行操作,普通编辑人员只能操作管理员已分配的模块。

本发明全面整合房屋信息的“万方数据”,为每一栋房屋建立详细的电子档案,全面推进房屋数据信息化,为中国人居住提供全面的信息化数据服务,用户可足不出户在线查询房屋信息,全面并详细的了解房屋情况,并可进行充分的比较,做出精确的决定。本发明采用基于语义的数据挖掘分析手段,可有效摒弃冗余数据,简化系统数据结构,节约存储单元,提高检索效率。而且,通过本发明,用户不需要接触销售人员,避免在销售人员的诱导下做出不符合本意的决定。本发明还可以分析用户意向需求,向其推荐针对性的个人服务,促进房产交易的进行。

附图说明

图1为本发明提出的一种房库网系统的结构图。

具体实施方式

参照图1,本发明提出的一种房库网系统,对互联网进行数据采集,采用基于语义的大数据分析技术进行大数据分析,整合互联网数据、地产行业协会数据、相关政府部门积累数据、以及对房屋的现场采集数据,建立房产大数据信息库。

本实施方式中的系统,包括:房屋信息采集子系统、会员管理子系统、房库信息管理子系统、数据分析子系统和推荐子系统;其中,数据分析子系统分别连接房屋信息采集子系统和房库信息管理子系统,推荐子系统分别连接数据分析子系统和会员管理子系统。

房屋信息采集子系统,内置网络爬虫模块,网络爬虫模块抓取网络数据,并采用语义分析技术对网络数据进行分析、过滤,处理后的网络数据被集中存储并建立索引。网络爬虫模块包括多个网络爬虫,且网络爬虫与需要采集数据的网站一一对应,以保证对网络数据的实时采集,避免遗漏。本实施方式中,网络爬虫为聚焦爬虫,仅采集与房产相关的信息,自动摒弃不相关信息,减少系统工作量。

会员管理子系统,对房库网会员进行管理,记录会员资料、消费内容、查询记录等,以便通过以上信息分析会员意向需求,从而提供个性化服务,提高会员满意度与忠诚度。

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