[发明专利]一种在售房源质量评估方法及服务器在审
申请号: | 201810022668.4 | 申请日: | 2018-01-10 |
公开(公告)号: | CN108304994A | 公开(公告)日: | 2018-07-20 |
发明(设计)人: | 刘文;宋鑫;于东海;王煜杰;蔡白银 | 申请(专利权)人: | 链家网(北京)科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/16 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 王莹;李相雨 |
地址: | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 评估 预设 质量评估 业主 服务器 评分模型 天数 房屋 | ||
1.一种在售房源质量评估方法,其特征在于,包括:
获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征;
根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得所述待评估房源的评分。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设房屋评分模型建立的步骤包括:
获取预设历史时期内的在售房源;
根据每个所述在售房源在过去所述预设天数内的交易记录,分别对每个所述在售房源进行是否成交的标记;
获取每个所述在售房源在过去所述预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征;
根据各个所述在售房源的的标记、各个所述在售房源在过去所述预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及基于深度学习的长短期记忆算法,获得所述预设房屋评分模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述经纪人特征包括看房总次数、看房不同门店数、看房不同经纪人数、看房不同客户数、看房语音跟进数、看房普通跟进数;所述客源特征包括拨打电话次数、关注次数和意向金操作次数;所述业主特征包括曝光次数、喊话次数、价格上调次数和价格下调次数。
4.根据权利要求1至3任一项所述方法,其特征在于,还包括:
根据所述待评估房源的评分以及所述评分对应的历史交易成功概率,获得所述待评估房源的交易成功概率。
5.一种服务器,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取待评估房源在过去预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征;
评分单元,用于根据所述待评估房源每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及预设房屋评分模型获得所述待评估房源的评分。
6.根据权利要求5所述的服务器,其特征在于,还包括:
第二获取单元,用于获取预设历史时期内的在售房源;
标记单元,用于根据每个所述在售房源在过去所述预设天数内的交易记录,分别对每个所述在售房源进行是否成交的标记;
第三获取单元,用于获取每个所述在售房源在所述过去所述预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征;
获得单元,用于根据各个所述在售房源的的标记、各个所述在售房源在所述过去所述预设天数内每天的经纪人特征、客源特征和业主特征以及基于深度学习的长短期记忆算法,获得所述预设房屋评分模型。
7.根据权利要求5所述的服务器,其特征在于,所述经纪人特征包括看房总次数、看房不同门店数、看房不同经纪人数、看房不同客户数、看房语音跟进数、看房普通跟进数;所述客源特征包括拨打电话次数、关注次数和意向金操作次数;所述业主特征包括曝光次数、喊话次数、价格上调次数和价格下调次数。
8.根据权利要求5所述的服务器,其特征在于,还包括:
计算单元,用于根据所述待评估房源的评分以及所述评分对应的历史交易成功概率,获得所述待评估房源的交易成功概率。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和通信总线,其中:
所述处理器和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至4任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至4任一项所述的方法。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理