[发明专利]数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请揭示了一种数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：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。本申请根据目标小区的周围小区的房价涨幅来预测目标小区的房价的涨幅，使预测出来的目标小区的房价更加准确。

技术领域

本申请涉及到计算机技术领域，特别是涉及到一种数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

房地产的价格是实时变动的，基于市场、政策等各种环境因素、政策因素的变化。而且房地产的价格的变化也是与周围的房价相关的。其中一个小区的价格发生变化，会带动周围的小区的房价发生变化。

目前市场上预测小区的房价的方法都是根据政策来进行分析的，这样能分析到宏观的房价走势，但是这样对具体的小区的房价的预测不是很准确。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决上述对具体的小区的房价的预测不准确的问题。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种数据预测方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。