[发明专利]一种租赁辅助方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种租赁辅助方法、装置、设备和存储介质，获取租赁房屋的信息，信息包括房屋所在城市栅格特征、房屋所在小区特征和房屋自身特征。判断租赁房屋是否存在参考租金值。在租赁房屋存在参考租金值的情况下，基于房屋自身特征和历史租金值，计算得到租赁房屋的租金值。在租赁房屋不存在参考租金值的情况下，将房屋所在城市栅格特征、房屋所在小区特征、以及房屋自身特征，输入预测模型中，得到预测模型的输出结果，输出结果指示租赁房屋的平米租金值。可见，相较于人为制定租赁房屋的租金值，本申请在计算租赁房屋的租金值的过程中，都是以客观数据为参考依据，所得到租赁房屋的租金值的客观性明显较高。

技术领域

本申请涉及大数据分析领域，尤其涉及一种租赁辅助方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

房屋租赁是当前社会必不可少的重要部分，合理制定房屋的租金，能够使得租赁过程更加快捷。

目前，租金通常人为确定，例如，由房东来制定。可见，仅仅由人的主观意识来制定房屋的租金，主观性太强。

如何获得较为客观的租金值，成为目前亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种租赁辅助方法、装置、设备和存储介质，目的在于为房屋租赁提供一种租赁辅助装置，用于以客观数据为依据，获取租金的数值，从而提高租赁房屋的租金值的客观性。

为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：

一种租赁辅助装置，包括：

交互模块，用于获取租赁房屋的信息，所述信息至少包括房屋所在城市栅格特征、房屋所在小区特征和房屋自身特征；所述房屋所在城市栅格为预先将城市空间栅格化得到；

判断模块，用于判断所述租赁房屋是否存在参考租金值，所述参考租金值为与所述租赁房屋的属性相似的房屋的历史租金值；

第一处理模块，用于在所述租赁房屋存在所述参考租金值的情况下，基于所述房屋自身特征、以及所述历史租金值，计算得到所述租赁房屋的租金值；

第二处理模块，用于在所述租赁房屋不存在所述参考租金值的情况下，将所述房屋所在城市栅格特征、所述房屋所在小区特征、以及所述房屋自身特征，输入至预先构建的预测模型中，得到所述预测模型的输出结果，所述输出结果指示所述租赁房屋的平米租金值。

可选的，所述房屋自身特征至少包括所述房屋所在小区、所述房屋的面积和所述房屋的户型，所述历史租金值包括房屋所在小区的户型租金值和房屋所在小区的平米租金值；

所述第一处理模块用于基于所述房屋自身特征、以及所述历史租金值，计算得到所述租赁房屋的租金值，包括：

所述第一处理模块具体用于：

依据所述面积和所述房屋所在小区的户型租金值，二者匹配得到第一租金值；

依据所述面积和所述房屋所在小区的平米租金值，二者匹配得到第二租金值；

获取所述租赁房屋所在小区的估值参数；所述估值参数指示所述小区所采用的租金类型，所述租金类型包括户型租金、平米租金、以及混合租金；

在所述估值参数所指示的租金类型为所述户型租金的情况下，将所述第一租金值作为所述租赁房屋的租金值；

在所述估值参数所指示的租金类型为所述平米租金的情况下，将所述第二租金值和所述面积的乘积，作为所述租赁房屋的租金值；

在所述估值参数所指示的租金类型为混合租金的情况下，计算所述第二租金值与所述面积的乘积，并将所述乘积与所述第一租金值的均值，作为所述租赁房屋的租金值。

可选的，所述第一处理模块用于获取所述租赁房屋所在小区的估值参数，包括：