[发明专利]一种基于大数据的房屋价格自动评估方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据的房屋价格自动评估方法。该方法考虑了在典型场景下影响房屋价格的多项特征变量，通过自动收集相关数据、数据清洗、分类、量化后建立了房屋特征变量‑价格信息数据库；同时提出了一种基于改进的KNN近邻算法的房屋价格估算模型，该模型通过循环比较测试房屋对象和数据库中样本房屋对象的相似度最终得到测试房屋对象的估算价格，该方法为房屋价格的评估提供了科学的理论支撑。

主权项

1.一种基于大数据的房屋价格自动评估方法，其特征在于包括以下步骤：1)通过网页抓取和GIS技术自动收集各小区的房屋交易信息及其房屋特征数据，所述房屋交易信息为房屋的价格信息，所述房屋特征数据包括建筑特征、小区特征和位置坐标；2)将所有收集到的数据进行清洗分类，并对房屋特征数据进行量化后得到房屋的特征变量数据，建立房屋特征变量‑价格信息数据库；3)基于改进的KNN近邻算法计算测试房屋对象的价格，具体计算过程包括：3‑1)循环计算测试房屋对象和数据库中每个样本房屋对象的特征变量相似度，所述相似度计算使用欧几里得距离d，计算公式如下：其中n为房屋的特征变量数量，a_i和b_i分别表示测试房屋a和样本房屋b的第i个特征；3‑2)使用TopK算法改进最近邻查找，首先随机建立一个大小为k的堆，堆中元素的值初始化为0；之后将数据库中所有样本房屋对象与测试房屋对象的d值逐个与堆中元素的值进行比较，若大于则将该d值放入堆中，若不大于则继续遍历，直到遍历结束得到测试房屋对象的k个最邻近样本房屋对象；3‑3)对上一步得到的k个最邻近样本房屋对象进行加权计算得到测试房屋对象的价格估值P，计算分两种情况：当d存在零值时，P取k个最邻近样本房屋对象的算术平均值；当d不存在零值时，P为最邻近样本房屋对象的价格乘权的总和与对应权值总和的比值；具体计算公式如下：其中w_m为第m个最邻近样本房屋对象的权值，其价格为p_m，其相似度为d_m；4)输出房源价格评估结果。