本發明公開了一種房屋價格排名預測方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：接收客戶端發送的房屋價格排名預測指令；根據房屋價格排名預測指令從數據庫中查找與待預測房屋對應的小區房屋均價和參數系數；基于小區房屋均價、待預測房屋面積和參數系數計算所述待預測房屋的第一價格；將所述第一價格與多個第二價格進行比較，輸出所述待預測房屋的價格排名和所述第一價格，所述第二價格包括所述待預測房屋所在小區中多個非待預測房屋的房屋價格。本發明基于大數據分析，通過小區房屋均價、待預測房屋面積和參數系數預測房屋價格排名，由此，直觀地向用戶展示房屋價格排名，方便用戶了解房屋價值。

技術領域

本發明涉及數據分析技術領域，尤其涉及一種房屋價格排名預測方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

目前用戶只能通過房地產行情、本市\區樓盤均價、估值軟件等途徑大致了解房屋所在小區的平均價格，難以直接獲得房屋在本小區中的準確的價格排名。

發明內容

本發明提供一種房屋價格排名預測方法、裝置、設備及存儲介質，旨在直觀地向用戶展示房屋價格排名，方便用戶了解房屋價值。

為實現上述目的，本發明提供一種房屋價格排名預測方法，所述方法應用于房屋價格排名預測設備，所述方法包括：

接收客戶端發送的房屋價格排名預測指令，所述房屋價格排名預測指令包括待預測房屋的小區名稱、待預測房屋面積和房屋參數；

根據所述房屋價格排名預測指令從數據庫中查找與所述待預測房屋對應的小區房屋均價和參數系數；

基于所述小區房屋均價、所述待預測房屋面積和所述參數系數計算所述待預測房屋的第一價格；

將所述第一價格與多個第二價格進行比較，輸出所述待預測房屋的價格排名和所述第一價格，所述第二價格包括所述待預測房屋所在小區中多個非待預測房屋的房屋價格。

優選地，所述接收客戶端發送的房屋價格排名預測指令的步驟之前還包括：

基于爬蟲技術從多個房源網站獲取房源信息，所述房源信息包括房價、小區名稱和房屋參數；

根據所述房源信息獲取所述小區房屋均價和所述參數系數，并將所述小區房屋均價和所述參數系數保存至所述數據庫。

優選地，所述基于爬蟲技術從多個房源網站獲取房源信息的步驟包括：

通過預設的爬蟲程序向目標服務器發送網頁訪問請求，所述目標服務器包括多個所述房源網站的服務器；

接收所述目標服務器返回的網頁內容；

對所述網頁內容進行解析，獲取所述爬蟲程序預設的抓取信息，所述抓取信息包括所述房源信息。

優選地，所述根據所述房源信息獲取所述小區房屋均價和所述參數系數的步驟包括：

標記所述房源信息中的房價關鍵詞、小區名稱關鍵詞、房屋參數關鍵詞；

根據所述小區名稱關鍵詞從所述房源信息中提取小區名稱相同的房源的房價，并根據所述房價計算所述小區房屋均價；和

基于所述房源信息，通過控制單一變量法獲得與所述房屋參數對應的參數系數。

優選地，所述房屋參數包括戶型、朝向、樓層以及建筑年代，基于所述小區房屋均價、所述待預測房屋面積和所述參數系數計算所述待預測房屋的第一價格的步驟包括：

將所述小區房屋均價乘以所述待預測房屋面積，再乘以多個所述參數系數即獲得所述待預測房屋的第一價格。

優選地，將所述第一價格與多個第二價格進行比較，輸出所述待預測房屋的價格排名和所述第一價格的步驟包括：