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[发明专利]一种房屋交易系统-CN202010067514.4在审
发明人：赵雨;陈少琴;肖振兴;张军超;侯阳阳;吴钦铎 -专利权人：昊居科技有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06Q50/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种房屋交易系统，所述系统包括：房屋三维库，用于保存房屋三维图和对应房屋价格；装饰模型库，用于保存装饰三维模型数据，所述装饰三维模型数据包括装饰三维模型、装饰模型价格、装饰模型型号、装饰模型类型、装饰模型品牌和装饰模型库存量；装饰模型上传模块，用于上传三维模型数据至装饰模型库；模型布置模块，用于根据用户的操作指令将装饰三维模型放入房屋三维图中；总额计算模块，根据选中的房屋三维图的房屋价格、装饰三维模型的装饰模型价格及其数量
一种房屋交易系统

[发明专利]一种房屋重置价计算方法及系统-CN201611236313.2在审
发明人：徐明有;胡新程 -专利权人：浙江和诚房地产估价有限公司新昌分公司
申请日： 2016-12-28 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种房屋重置价计算方法，其包括步骤S1、在计算机系统中设定房屋重置价测算的标准参数，所述房屋重置价测算的标准参数包括房屋的结构类型、房屋等级和根据房屋内部结构分解成的七个分项基础、墙体、结构、楼地屋面、粉刷、门窗和附属设施，并根据房屋的结构类型和房屋等级设定上述各结构分项对应的标准状态及每一所述标准状态对应的单方价格；步骤S2、根据待评估房屋的实际状态在计算机系统中对所述房屋重置价的标准参数进行选择，根据待评估房屋各结构分项的实际状态修正其对应的单方价格；步骤S3、计算机系统根据修正后的各结构分项的单方价格自动计算待评估房屋的重置价。本发明还提供一种房屋重置价计算系统。
一种房屋重置计算方法系统

[发明专利]一种基于互联网数据采集构建租房价格指数的方法与流程-CN202011016894.5在审
发明人：田金方;苏咪咪;李泽鑫 -专利权人：山东众瀚数据技术有限公司;山东财经大学
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：一种基于互联网数据采集构建租房价格指数的方法与流程。本发明涉及一种房屋租赁价格指数构建方法与流程，提出了配套的Hedonic‑Fisher链式指数模型，可以充分利用互联网开源房屋租赁挂牌交易信息计算日频房屋租赁价格指数。其步骤包括：1)采集开源房地产交易平台中当日房屋租赁的挂单信息，按字段归类并存储在数据库中；2)对非规范文本进行批量清洗与处理，归类并保存在用户查询信息数据库中；3)根据设定的统计指数模型建模，使用前置处理数据拟合计算实时房屋租赁价格指数本发明可以实时预测房屋租赁价值未来走势且确保结果准确，有助于解决房屋租赁信息发布失真、不对称和不及时等问题，有利于指导市场参与者理性消费和理性投资。
一种基于互联网数据采集构建租房价格指数方法流程

[发明专利]基于多层感知器的房价指数的显示方法、装置以及设备-CN202111086603.4在审
发明人：张开元 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06Q50/16 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于多层感知器的房价指数的显示方法，包括：获取房屋交易数据；按照预设的特征提取方式，从房屋交易数据中提取出每个房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值；基于每个房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值对预设的目标多层感知器进行训练：从训练完成的目标多层感知器中提取出目标模型参数；根据目标模型参数计算出每一期时间对应的房价指数，并在交互界面显示房价指数可见，本发明能够实现对建筑特征、房屋成交时间和房屋成交价格之间的关系的非线性拟合，从而使得在交互界面上所显示的房价指数更加准确。
基于多层感知房价指数显示方法装置以及设备

[发明专利]一种基于深度迁移学习的可解释性房屋价格评估分类方法-CN202111410840.1在审
发明人：王苏桐;陈雪龙;张磊 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明属于人工智能领域，提出了一种基于深度迁移学习的可解释性房屋价格评估分类方法。该分类方法在基于深度迁移学习的房屋室内图像特征提取的基础上，融合房屋基本信息、房屋位置信息等多模态特征，运用基于stacking的集成学习方法和Shapley加性解释分析，实现房屋价格的评估分类与可视化解释该方法使模型能够捕获具有多种模态的互补信息，并且在缺失某一模态信息情况下也能提供可靠的分类结果；通过动态调整的内部运行机制，根据卖家上传至平台的房产数据进行精准的价格评估。
一种基于深度迁移学习解释性房屋价格评估分类方法

[发明专利]一种房屋预定订单处理方法和系统-CN201810737769.X在审
发明人：沈作睿 -专利权人：沈作睿
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06Q10/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种房屋预定订单处理方法和系统，该方法包括：在确定出的满足预设条件的待选预定房屋中，根据待选预定房屋关联的价格优惠信息，获取待选预定房屋的接单优先级；获取用户预定房屋的历史数据，并根据历史数据分析出用户对房屋的偏好信息；根据用户对房屋的偏好信息和待选预定房屋的接单优先级，在各待选预定房屋中确定出与房屋预定订单匹配的房屋，以结束对房屋预定订单的处理；其中，用户参与价格确定。本发明的方案，可以克服现有技术中存在的无法精准且快速地从众多待选预定房屋中选取出符合用户对房屋偏好的房屋的问题，能够做到：准确且快速地从众多待选预定房屋中选取出符合用户对房屋偏好的房屋，提高了用户体验。
房屋订单处理历史数据偏好信息偏好取出用户参与用户体验用户预定优惠信息预设条件匹配关联分析

[发明专利]房屋价格预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010482605.4在审
发明人：刘朔;刘易;马云琦 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种房屋价格预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取历史房屋价格数据及所述历史房屋价格数据对应的区域信息；根据所述区域信息对所述历史房屋价格数据进行划分，获得不同区域的初始房价数据序列
房屋价格预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种家装设计展示系统及方法-CN201811360510.4在审
发明人：白杰 -专利权人：成都生活家网络科技有限公司
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种家装设计展示系统及方法，包括VR眼镜和家装设计系统，家装设计系统包括房屋建模单元根据房屋格局图和房屋各项尺寸参数进行房屋建模，形成房屋模型；装饰产品及材料模型存储单元存储各种装饰产品及装饰材料的模型、尺寸及价格；装修建模单元提供用户图形界面，选择装饰材料和装饰产品装饰房屋模型，形成装修模型；装饰材料估算单元根据房屋模型及用户建立的装修模型，计算该装修模型下各种材料的使用量和装修材料的总价格；VR视频制作单元将装修模型制作成根据房屋格局和房屋各项尺寸进行建模，用户在建立的房屋模型中布置装饰喜欢的装饰材料和产品。
装饰材料装修家装房屋房屋模型装饰产品眼镜建模单元设计系统展示系统建模视频存储单元存储视频制作单元用户图形界面材料模型尺寸参数估算单元模型制作用户建立装饰房屋装修材料格局图总价格播放传输

[外观设计]用于手机的应用软件界面-CN201730578658.5有效
发明人：徐辉;李春晖 -专利权人：链家网（北京）科技有限公司
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： 14-03 文献下载
摘要：4、界面用途：主视图中所呈现的界面为房屋价格走势分析的界面，界面上部为参考信息显示区域，界面下部为价格走势分析相关的信息及价格走势图显示区域，可供用户了解当前房屋价格走势；主视图中的价格走势图为示例，根据实际房屋价格情况的不同而变化；使用状态参考图为主视图添加参考信息、价格走势分析相关信息后所呈现的示意界面，为示例。
价格走势外观设计应用软件界面房屋价格参考信息手机屏幕上显示显示区域相关信息运行程序走势分析图显示省略分析走势通讯图片

[发明专利]一种房租预测方法及装置-CN201910005200.9在审
发明人：蒋美景 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种房租预测方法，包括：获取待估价房屋的租金参数；根据预先计算出的最优预测目标函数，对所述租金参数进行计算生成待估价房屋的最优出租价格。本申请通过获取待估价房屋的租金参数，民宿或酒店企业就能根据预先计算出的最优预测目标函数准确预测出待估价房屋的最优出租价格，既节约了人力成本，又保证了企业、房主及租客三方利益。
估价房屋租金预测目标预先计算预测人力成本申请节约保证

[发明专利]房屋均价的确定方法、用户设备、存储介质及装置-CN201810561023.8在审
发明人：褚维伟 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2018-06-01 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了房屋均价的确定方法、用户设备、存储介质及装置。本发明在接收到用户输入的经纬度信息时，根据所述经纬度信息在预设电子地图中确定对应的各待使用房屋坐标点；获取与各所述待使用房屋坐标点对应的各房屋价格；根据各所述房屋价格和预设均价计算公式计算第一房屋均价。在本发明中由于由用户自行确定区域范围，并不局限于预先固定的区域范围，使得最终计算出的房屋均价真实地立足于该区域范围，计算出的均价更加准确，从而解决了现有的房屋均价确定方式存在着的准确性较低的技术问题。
房屋经纬度信息存储介质房屋价格用户设备坐标点预设电子地图计算公式预先固定局限立足

[发明专利]目标房屋价格标签的确定装置、方法、设备及存储介质-CN202311040530.4在审
发明人：徐剑;王雅竹 -专利权人：北京自如信息科技有限公司
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及大数据技术领域，公开了目标房屋价格标签的确定装置、方法、设备及存储介质，目标房屋价格标签的确定装置包括：比对模块，用于分别将实时模型价格因素和离线模型价格因素、实时流量数据和离线流量数据以及实时入住数据和离线入住数据进行比对；数据获取模块，用于获取第一价格标签、第一价格系数、第二价格标签以及第二价格系数；数据计算模块，用于确定第一目标价格标签和第二目标价格标签；目标价格标签确定模块，用于根据第一目标价格标签小于第二目标价格标签，将第一目标价格标签确定为目标价格标签。本发明根据模型价格因素、流量数据以及入住数据的比对确定目标价格标签，影响因素考虑全面，得到的目标价格标签更加客观。
目标房屋价格标签确定装置方法设备存储介质

[发明专利]一种具有变量选择能力的房屋价格预测方法-CN202310211892.9在审
发明人：苏美红;张继福;胡立华 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种具有变量选择能力的房屋价格预测方法，属于基于计算机模型的房价预测技术领域；解决了现有房价预测方法缺乏变量选择的能力的问题；包括如下步骤：房屋数据收集：获取给定范围内各个小区的住宅交易信息及房屋特征，形成数据集；房屋数据整理及标准化处理：对收集到的房屋数据进行整理；将数据集分为特征数据集X和房屋价格数据集Y，并进行标准化处理；构建基于分位数的回归模型：构建适用于含有异常点的鲁棒回归模型，并加入正则化项，从而对回归系数进行约束；训练模型：利用整理好的房屋数据对所构建的模型进行训练，估计回归系数，确定房屋特征变量系数；通过特征数据集和模型给出房价的预测结果；本发明应用于房价预测。
一种具有变量选择能力房屋价格预测方法

[发明专利]信息处理方法、装置和电子设备-CN202210103764.8在审
发明人：张洪存;沈瀛峰 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了信息处理方法、装置和电子设备，该方法包括：根据所接收到的房屋信息提取所述房屋信息所指示的房屋的特征信息，所述房屋信息至少包括房屋图片、价格、房态中之一；基于所述特征信息确定所述房屋信息的真实性，实现了房屋信息辩真，提高了基于上述方法筛选出的向用户提供的房屋信息真实度。
信息处理方法装置电子设备

[发明专利]一种利用机器学习回归模型计算住宅价格影响因素的方法-CN201911272642.6在审
发明人：殷明均;李草冬;陈炜;陈远明 -专利权人：西南科技大学;四川聚亘科技有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用机器学习回归模型计算住宅价格影响因素的方法，包括以下步骤：步骤1：获取数据，并对数据进行分类和标记，建立数据之间的关联，形成特征数据集；步骤2：根据特征数据集，对影响房屋价格的特征变量进行量化；步骤3：构建基于行政区划的机器学习特征数据集；步骤4：建立机器学习模型，并输入训练数据训练该模型；步骤5：利用回归模型计算房屋价格影响因素及其影响因子权重。本发明通过利用机器学习对特征进行回归计算，得到住宅价格影响因素的特征权重模型，能够更好地对住宅价格进行预测和分析。
一种利用机器学习回归模型计算住宅价格影响因素方法