[發明專利]基于區塊鏈的二手房數據分析方法及系統

在審

• 申請號: 202011429024.0
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN112633915A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 王治東;謝紹韞
• 申請（專利權）人: 蘇州黑云智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q50/16;G06F21/64;G06F16/35;G06F16/335;G06F16/31;G06K9/62
• 代理公司: 蘇州市中南偉業知識產權代理事務所(普通合伙) 32257
• 代理人: 郭磊

本發明公開了一種基于區塊鏈的二手房數據分析方法及系統。一種基于區塊鏈的二手房數據分析方法，包括：步驟一：建立關鍵詞分類數據庫；步驟二：對文本使用分詞技術將其分為關鍵詞；步驟三：使用TF?IDF模型進行信息檢索；步驟四：對關鍵詞利用聚類算法進行聚類，對二手房信息進行分類，或者采用分詞技術去碰撞分類數據庫，并歸屬到相應的二手房分類。本發明對消費者、房地產中介和政府來說，對二手房數據的分析研究來幫助他們完成自己的決策是很必要的。

技術領域

本發明涉及二手房數據分析領域，具體涉及一種基于區塊鏈的二手房數據分析方法及系統。

背景技術

近年來隨著社會經濟的快速發展，房地產交易越發頻繁尤其是二手房交易，為了及時了解房屋信息的波動，房屋數據分析系統應運而生。目前房屋分析領域的系統功能主要集中在實現系統的房屋數據綜合分析和關聯分析，比如對房屋交易信息進行單位面積房價、地點等關鍵信息提取以及對特定房價、特定區域等在內的同房型或不同房型的信息進行關聯分析；未來的二手房房價發展趨勢、二手房的地理分布以及結合區塊鏈技術尚未實現。對于消費者、房地產中介和政府來說，對二手房數據的分析研究來幫助他們完成自己的決策是很必要的。

現有的二手房數據分析方法及系統，是根據現有的二手房屋交易網站對交易信息進行收集、分析。

目前現有方法及系統在功能上缺少對二手房的分類和二手房交易的地理分布，沒有對二手房的分類，用戶在使用的時候對交易信息的查找會造成困難，而二手房交易地理分布則可以提高對二手房交易的監控。在存儲上現有的數據保護性私密性差，并不能安全的共享數據，區塊鏈的數據脫敏技術可以保證數據私密性，為隱私下的數據提供了解決方案。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種基于區塊鏈的二手房數據分析方法及系統。

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種基于區塊鏈的二手房數據分析方法，包括：

步驟一：建立關鍵詞分類數據庫；

步驟二：對文本使用分詞技術將其分為關鍵詞；

步驟三：使用TF-IDF模型進行信息檢索；

步驟四：對關鍵詞利用聚類算法進行聚類，對二手房信息進行分類，或者采用分詞技術去碰撞分類數據庫，并歸屬到相應的二手房分類；

步驟五：然后再對二手房交易信息進行分析處理，所述分析處理包括：單位面積房價分析、區域房屋信息分析、房屋樓層分析、房屋配置分析和房屋周圍設施分析；

步驟六：根據二手房交易的地理分布進行劃分，對同樣的房屋交易信息進行分析，并根據已有的房屋交易趨勢預測房屋交易的可能方向和結果；

步驟七：最后將二手房的所有信息存儲在區塊鏈中。

在其中一個實施例中，所述關鍵詞分類數據庫包括居家生活類關鍵詞數據庫、出行度假類關鍵詞數據庫、交通便利類關鍵詞數據庫和優質教育類關鍵詞數據庫。

在其中一個實施例中，“使用TF-IDF模型進行信息檢索”具體包括：定義需要去除的詞語列表，使用sklearn提供的函數即feature_extraction.text下的TfidfVectorizer函數創建詞語轉向量的對象，使用fit_transform函數將關鍵字轉換為詞向量空間模型。

在其中一個實施例中，所述聚類算法采用kmeans聚類算法。

在其中一個實施例中，所述分詞技術是httpcws分詞方法。

基于同樣的發明構思，本申請還提供一種基于區塊鏈的二手房數據分析系統，包括網絡爬蟲模塊、房屋數據分析模塊和區塊鏈存儲模塊；

所述網絡爬蟲系統用于提取互聯網中的房屋交易信息，提供所需數據，并定時進行更新；