1.一種基于大數據的房屋價格自動評估方法，其特征在于包括以下步驟：

1)通過網頁抓取和GIS技術自動收集各小區的房屋交易信息及其房屋特征數據，所述房屋交易信息為房屋的價格信息，所述房屋特征數據包括建筑特征、小區特征和位置坐標；

2)將所有收集到的數據進行清洗分類，并對房屋特征數據進行量化后得到房屋的特征變量數據，建立房屋特征變量-價格信息數據庫；

3)基于改進的KNN近鄰算法計算測試房屋對象的價格，具體計算過程包括：3-1)循環計算測試房屋對象和數據庫中每個樣本房屋對象的特征變量相似度，所述相似度計算使用歐幾里得距離d，計算公式如下：

其中n為房屋的特征變量數量，a_i和b_i分別表示測試房屋a和樣本房屋b的第i個特征；

3-2)使用TopK算法改進最近鄰查找，首先隨機建立一個大小為k的堆，堆中元素的值初始化為0；之后將數據庫中所有樣本房屋對象與測試房屋對象的d值逐個與堆中元素的值進行比較，若大于則將該d值放入堆中，若不大于則繼續遍歷，直到遍歷結束得到測試房屋對象的k個最鄰近樣本房屋對象；

3-3)對上一步得到的k個最鄰近樣本房屋對象進行加權計算得到測試房屋對象的價格估值P，計算分兩種情況：當d存在零值時，P取k個最鄰近樣本房屋對象的算術平均值；當d不存在零值時，P為最鄰近樣本房屋對象的價格乘權的總和與對應權值總和的比值；具體計算公式如下：

其中w_m為第m個最鄰近樣本房屋對象的權值，其價格為p_m，其相似度為d_m；4)輸出房源價格評估結果。