[发明专利]数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种数据预测方法，其特征在于，包括：

根据用户输入的目标小区的名称，获取所述目标小区的位置信息；

根据所述位置信息，在预设的地图上查找与所述位置信息的距离值在预设的距离阈值内的附近小区；

在指定的网站爬取各所述附近小区对应的小区信息，并根据各所述小区信息计算出对应各所述附近小区的当前的房价涨幅信息；

将各所述附近小区对应的房价涨幅信息及小区信息输入到预设的预测模型中，计算出所述目标小区的第一房价涨幅。

2.如权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，所述将各所述附近小区对应的房价涨幅信息及小区信息输入到预设的预测模型中，计算出所述目标小区的第一房价涨幅的步骤之后，包括：

根据所述目标小区的名称，采集与所述目标小区有关的新闻消息以及政策消息；

提取所述新闻消息以及政策消息的关键词；

将所述关键词输入到基于房产消息训练得到的词向量模型，得到各个关键词对应的词向量；

将所述词向量输入到经训练后得到的房价预测模型后，输出所述房价的第二房价涨幅；

将所述第一房价涨幅乘以预设的第一权重系数的第一积加上所述第二房价涨幅乘以预设的第二权重系数的第二积，得到所述目标小区的目标房价涨幅。

3.如权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，所述将各所述附近小区对应的房价涨幅信息及小区信息输入到预设的预测模型中，计算出所述目标小区的第一房价涨幅的步骤，包括：

将所述各附近小区的房价涨幅信息以及各附近小区与所述目标小区的距离输入到预设的训练后的第一时间序列模型中，输出得到所述目标小区的第一房价涨幅。

4.如权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，所述将各所述附近小区对应的房价涨幅信息及小区信息输入到预设的预测模型中，计算出所述目标小区的第一房价涨幅的步骤，包括：

获取所述目标小区的第一楼龄以及各所述附近小区的第二楼龄；

分别用所述第二楼龄减去第一楼龄，得到各所述附近小区与所述目标小区的楼龄差；

将所述各附近小区的涨幅信息以及各附近小区与所述目标小区的楼龄差输入到预设的训练后的第二时间序列模型中，输出得到所述目标小区的第一房价涨幅。

5.如权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，所述在指定的网站爬取各所述附近小区对应的小区信息，并根据各所述小区信息计算出对应各所述附近小区的当前的房价涨幅信息的步骤，包括：

获取每个所述附近小区的当前房价以及预设时间段前的历史房价；

用每一个所述附近小区的当前房价减去历史房价，得到每一个所述附近小区的房价差值，然后将各所述附近小区的房价差值除以各对应的历史房价，得到每一个所述附近小区的当前的房价涨幅信息。

6.如权利要求1所述的数据预测方法，其特征在于，所述将各所述附近小区对应的房价涨幅信息及小区信息输入到预设的预测模型中，计算出所述目标小区的第一房价涨幅的步骤之后，包括：

判断所述第一房价涨幅是否超过预设的阈值系数；

若是，则将所述第一房价涨幅标记成红色。

7.如权利要求6所述的数据预测方法，其特征在于，所述将所述第一房价涨幅标记成红色的步骤之后，包括：

将所述第一房价涨幅发送到指定的终端。

8.一种数据预测装置，其特征在于，包括：

获取位置模块，用于根据用户输入的目标小区的名称，获取所述目标小区的位置信息；

查找模块，用于根据所述位置信息，在预设的地图上查找与所述位置信息的距离值在预设的距离阈值内的附近小区；

第一计算模块，用于在指定的网站爬取各所述附近小区对应的小区信息，并根据各所述小区信息计算出对应各所述附近小区的当前的房价涨幅信息；

第二计算模块，用于将各所述附近小区对应的房价涨幅信息及小区信息输入到预设的预测模型中，计算出所述目标小区的第一房价涨幅。