本發(fā)明涉及可視化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種房產(chǎn)信息的處理及展示方法、系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

目前，房產(chǎn)信息備受人們的關(guān)注，尤其是對于交通線路附近的房價信息。但是，現(xiàn)很少有成熟的技術(shù)能夠針對交通線路附近的房價信息進(jìn)行預(yù)測分析，即使部分技術(shù)能夠為人們提供房產(chǎn)預(yù)測結(jié)果，但其準(zhǔn)確度差，考慮因素單一，與人們期待的效果相差甚遠(yuǎn)，對于欲根據(jù)交通線路獲取房產(chǎn)信息的個人或企業(yè)，由于無法獲取直觀、有效的房產(chǎn)預(yù)測信息，會產(chǎn)生諸多困擾。

如何針對交通線路附近區(qū)域有效預(yù)測房產(chǎn)信息，且提高可視化展示效果，是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種房產(chǎn)信息的處理及展示方法、系統(tǒng)，能夠針對交通線路附近區(qū)域有效預(yù)測房產(chǎn)信息，且提高可視化展示效果。

第一方面，本發(fā)明提供一種房產(chǎn)信息的處理及展示方法，該方法包括：

獲取采樣點的時間信息、位置信息和房價信息，以及獲取該采樣點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，位置信息為交通線路附近的指定區(qū)域；

根據(jù)位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)回歸模型；

根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，以及房產(chǎn)回歸模型，確定目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息；

根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為顏色信息，進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示方法還包括：獲取采樣點的人口年齡信息；

根據(jù)位置信息、房價信息和人口年齡信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)與年齡分析回歸模型；

根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的人口年齡信息，以及房產(chǎn)與年齡分析回歸模型，確定目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息；

根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為不同顏色，進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示方法還包括：獲取采樣點的教育機(jī)構(gòu)分布信息；

根據(jù)位置信息、房價信息和教育機(jī)構(gòu)分布信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)與教育分析回歸模型；

根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的教育機(jī)構(gòu)分布信息，以及房產(chǎn)與教育分析回歸模型，確定目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息；

根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為不同顏色，進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示方法還包括：根據(jù)目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息、目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息和目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息，確定目標(biāo)地點的綜合信息房價預(yù)測結(jié)果；

根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的綜合信息房價預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為綜合房價顏色信息，進(jìn)行顯示。

基于上述任意房產(chǎn)信息的處理及展示方法實施例，進(jìn)一步地，房產(chǎn)回歸模型、房產(chǎn)與年齡分析回歸模型或房產(chǎn)與教育分析回歸模型均為tree-ensemble模型。

第二方面，本發(fā)明實施例提供一種房產(chǎn)信息的處理及展示系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括信息獲取模塊、回歸模型確定模塊、房價預(yù)測模塊和房價顯示模塊。信息獲取模塊用于獲取采樣點的時間信息、位置信息和房價信息，以及獲取該采樣點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，位置信息為交通線路附近的指定區(qū)域；回歸模型確定模塊用于根據(jù)位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)回歸模型；房價預(yù)測模塊用于根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，以及房產(chǎn)回歸模型，確定目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息；房價顯示模塊用于根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為顏色信息，進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，信息獲取模塊還用于獲取采樣點的人口年齡信息；回歸模型確定模塊還用于根據(jù)位置信息、房價信息和人口年齡信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)與年齡分析回歸模型；房價預(yù)測模塊還用于根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的人口年齡信息，以及房產(chǎn)與年齡分析回歸模型，確定目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息；房價顯示模塊還用于根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為不同顏色，進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，信息獲取模塊還用于獲取采樣點的教育機(jī)構(gòu)分布信息；回歸模型確定模塊還用于根據(jù)位置信息、房價信息和教育機(jī)構(gòu)分布信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)與教育分析回歸模型；房價預(yù)測模塊還用于根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的教育機(jī)構(gòu)分布信息，以及房產(chǎn)與教育分析回歸模型，確定目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息；房價顯示模塊還用于根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為不同顏色，進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示系統(tǒng)還包括綜合信息房價預(yù)測模塊，綜合信息房價預(yù)測模塊用于根據(jù)目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息、目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息和目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息，確定目標(biāo)地點的綜合信息房價預(yù)測結(jié)果；房價顯示模塊還用于根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的綜合信息房價預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為綜合房價顏色信息，進(jìn)行顯示。

基于上述任意房產(chǎn)信息的處理及展示系統(tǒng)實施例，進(jìn)一步地，回歸模型確定模塊的房產(chǎn)回歸模型、房產(chǎn)與年齡分析回歸模型或房產(chǎn)與教育分析回歸模型均為tree-ensemble模型。

由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明房產(chǎn)信息的處理及展示方法、系統(tǒng)，通過獲取交通線路附近各個采樣點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和房價信息，進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相對應(yīng)的房產(chǎn)回歸模型。結(jié)合目標(biāo)地點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，即可得到該地點的房價預(yù)測信息。該方法及系統(tǒng)基于大量采樣點的數(shù)據(jù)，并采用訓(xùn)練方式獲得房產(chǎn)回歸模型，獲得的房產(chǎn)預(yù)測信息準(zhǔn)確度高，且數(shù)據(jù)處理效率高。

并且，該方法及系統(tǒng)還能夠?qū)⒎慨a(chǎn)預(yù)測信息根據(jù)房價顯示規(guī)則進(jìn)行可視化顯示，有利于提高信息的辨識度。

因此，本發(fā)明房產(chǎn)信息的處理及展示方法、系統(tǒng)，能夠針對交通線路附近區(qū)域有效預(yù)測房產(chǎn)信息，且提高可視化展示效果，有利于提高用戶體驗。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹。在所有附圖中，類似的元件或部分一般由類似的附圖標(biāo)記標(biāo)識。附圖中，各元件或部分并不一定按照實際的比例繪制。

圖1示出了本發(fā)明所提供的一種房產(chǎn)信息的處理及展示方法流程圖；

圖2示出了本發(fā)明所提供的一種房產(chǎn)信息的處理及展示系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明技術(shù)方案的實施例進(jìn)行詳細(xì)的描述。以下實施例僅用于更加清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，因此只是作為示例，而不能以此來限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。

需要注意的是，除非另有說明，本申請使用的技術(shù)術(shù)語或者科學(xué)術(shù)語應(yīng)當(dāng)為本發(fā)明所屬領(lǐng)域技術(shù)人員所理解的通常意義。

第一方面，本發(fā)明實施例提供一種房產(chǎn)信息的處理及展示方法，結(jié)合圖1，該方法包括：

步驟S1，獲取采樣點的時間信息、位置信息和房價信息，以及獲取該采樣點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，位置信息為交通線路附近的指定區(qū)域，如獲取交通線路附近1公里的區(qū)域，在三年時間內(nèi)的房價，同時獲取在此區(qū)域內(nèi)的人口學(xué)歷狀況、人口密度值和企業(yè)位置；

步驟S2，根據(jù)位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)回歸模型，在此，房產(chǎn)回歸模型是采用回歸模型，處理某區(qū)域的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，獲得該區(qū)域的房價信息，且區(qū)域即為上述交通線路附近的指定區(qū)域。在具體應(yīng)用時，房產(chǎn)回歸模型的輸入量可以為樣本訓(xùn)練點的位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，且樣本訓(xùn)練點為多個，該房產(chǎn)回歸模型的輸出量為樣本訓(xùn)練點的房價；該房產(chǎn)回歸模型的輸入量還可以為目標(biāo)地點的位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，該房產(chǎn)回歸模型的輸出量還可以為目標(biāo)地點的房價信息，如預(yù)測房價；

步驟S3，根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，以及房產(chǎn)回歸模型，確定目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息，如每平方米的房價；

步驟S4，根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為顏色信息，進(jìn)行顯示，在此，每平方米的房價越高，則設(shè)置的顏色的飽和度越大，例如橙、紅顏色的飽和度依次升高，可以用橙色表示每平方米的價格為5000元，用紅色表示每平方米的價格為9000元。

由上述技術(shù)方案可知，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示方法，通過獲取交通線路附近各個采樣點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和房價信息，進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相對應(yīng)的房產(chǎn)回歸模型。結(jié)合目標(biāo)地點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，即可得到該地點的房價預(yù)測信息。該方法基于大量采樣點的數(shù)據(jù)，并采用訓(xùn)練方式獲得房產(chǎn)回歸模型，獲得的房產(chǎn)預(yù)測信息準(zhǔn)確度高，且數(shù)據(jù)處理效率高。

并且，該方法還能夠?qū)⒎慨a(chǎn)預(yù)測信息根據(jù)房價顯示規(guī)則進(jìn)行可視化顯示，有利于提高信息的辨識度。

因此，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示方法，能夠針對交通線路附近區(qū)域有效預(yù)測房產(chǎn)信息，且提高可視化展示效果，有利于提高用戶體驗。

為了進(jìn)一步提高本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示方法的準(zhǔn)確度，在此，該方法還能夠結(jié)合多方面信息，如人口年齡信息、教育機(jī)構(gòu)分布信息、空氣質(zhì)量指數(shù)等，進(jìn)行綜合預(yù)測，以獲取更準(zhǔn)確、有效的房價預(yù)測信息。具體地，在結(jié)合人口年齡信息進(jìn)行分析預(yù)測時，具體實現(xiàn)過程如下：

獲取采樣點的人口年齡信息；

根據(jù)位置信息、房價信息和人口年齡信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)與年齡分析回歸模型，在此，房產(chǎn)與年齡分析回歸模型是采用回歸模型，處理某區(qū)域的人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和人口年齡信息，獲得該區(qū)域的房價信息，且區(qū)域即為上述交通線路附近的指定區(qū)域，房產(chǎn)與年齡分析回歸模型的輸入量可以為樣本訓(xùn)練點的位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和人口年齡信息，且樣本訓(xùn)練點為多個，該房產(chǎn)回歸模型的輸出量為樣本訓(xùn)練點的房價；該房產(chǎn)與年齡分析回歸模型的輸入量還可以為目標(biāo)地點的位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和人口年齡信息，該房產(chǎn)回歸模型的輸出量還可以為目標(biāo)地點的房價信息，如預(yù)測房價；

根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的人口年齡信息，以及房產(chǎn)與年齡分析回歸模型，確定目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息，在此，第一房價預(yù)測信息是基于位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和人口年齡信息等方面信息，獲得的預(yù)測的房價；

根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為不同顏色，進(jìn)行顯示，在此，每平方米的房價越高，則設(shè)置的顏色的飽和度越大，例如橙、紅顏色的飽和度依次升高，可以用橙色表示每平方米的價格為5000元，用紅色表示每平方米的價格為9000元。

在此，該方法能夠結(jié)合人口的年齡結(jié)構(gòu)，根據(jù)房產(chǎn)與年齡分析回歸模型，確定第一房價預(yù)測信息。不同年齡階段的人群對住房的需求不同，該方法能夠針對不同年齡階段的人群對住房的需求，推測房價信息。

具體地，在結(jié)合教育機(jī)構(gòu)分布信息進(jìn)行分析預(yù)測時，具體實現(xiàn)過程如下：獲取采樣點的教育機(jī)構(gòu)分布信息；

根據(jù)位置信息、房價信息和教育機(jī)構(gòu)分布信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)與教育分析回歸模型；

根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的教育機(jī)構(gòu)分布信息，以及房產(chǎn)與教育分析回歸模型，確定目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息在此，房產(chǎn)與教育分析回歸模型是采用回歸模型，處理某區(qū)域的人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和教育機(jī)構(gòu)分布信息，獲得該區(qū)域的房價信息，且區(qū)域即為上述交通線路附近的指定區(qū)域，房產(chǎn)與教育分析回歸模型的輸入量可以為樣本訓(xùn)練點的位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和教育機(jī)構(gòu)分布信息，還可以包括人口年齡信息，且樣本訓(xùn)練點為多個，該房產(chǎn)回歸模型的輸出量為樣本訓(xùn)練點的房價；該房產(chǎn)與教育分析回歸模型的輸入量還可以為目標(biāo)地點的位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和教育機(jī)構(gòu)分布信息，該房產(chǎn)回歸模型的輸出量還可以為目標(biāo)地點的房價信息，如預(yù)測房價；

根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為不同顏色，進(jìn)行顯示，在此，每平方米的房價越高，則設(shè)置的顏色的飽和度越大，例如橙、紅顏色的飽和度依次升高，可以用橙色表示每平方米的價格為5000元，用紅色表示每平方米的價格為9000元。

在此，該方法能夠結(jié)合教育機(jī)構(gòu)的分布情況，根據(jù)房產(chǎn)與教育分析回歸模型，確定第二房價預(yù)測信息。每個群體對教育機(jī)構(gòu)的需求程度不同，教育機(jī)構(gòu)的分布會影響人們對附近區(qū)域住房的具體選擇。該方法能夠結(jié)合教育機(jī)構(gòu)的分布狀況，對房價信息進(jìn)行預(yù)測，為人們提供更全面的參考信息。

并且，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示方法還包括：根據(jù)目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息、目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息和目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息，確定目標(biāo)地點的綜合信息房價預(yù)測結(jié)果，如根據(jù)同一地點的房價預(yù)測信息和第一房價預(yù)測信息，即可獲得第一差價，該差價為人口年齡結(jié)構(gòu)對該地點的房價帶來的變化，根據(jù)同一地點的房價預(yù)測信息和第二房價預(yù)測信息，即可獲得第二差價，該差價為教育機(jī)構(gòu)分布對該地點的房價帶來的變化，結(jié)合該地點的房價預(yù)測信息、第一差價和第二差價，即可獲得該地點的綜合信息房價預(yù)測結(jié)果；

根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的綜合信息房價預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為綜合房價顏色信息，進(jìn)行顯示。

在此，該方法還能夠結(jié)合空氣質(zhì)量指數(shù)、戶型等信息對房價進(jìn)行預(yù)測，為用戶提供全面的信息參考，同時也為用戶提供綜合多種因素而推測的房價信息，方便用戶選擇。

此外，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示方法，上述房產(chǎn)回歸模型、房產(chǎn)與年齡分析回歸模型和房產(chǎn)與教育分析回歸模型均為tree-ensemble模型。該方法采用具有自適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力的tree-ensemble模型，數(shù)據(jù)處理量大，且準(zhǔn)確度高。

第二方面，本發(fā)明實施例提供一種房產(chǎn)信息的處理及展示系統(tǒng)，結(jié)合圖2，該系統(tǒng)包括信息獲取模塊1、回歸模型確定模塊2、房價預(yù)測模塊3和房價顯示模塊4。信息獲取模塊1用于獲取采樣點的時間信息、位置信息和房價信息，以及獲取該采樣點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，位置信息為交通線路附近的指定區(qū)域；回歸模型確定模塊2用于根據(jù)位置信息、房價信息、人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)回歸模型；房價預(yù)測模塊3用于根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，以及房產(chǎn)回歸模型，確定目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息；房價顯示模塊4用于根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為顏色信息，進(jìn)行顯示。

由上述技術(shù)方案可知，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示系統(tǒng)，通過獲取交通線路附近各個采樣點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息、企業(yè)分布信息和房價信息，進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相對應(yīng)的房產(chǎn)回歸模型。結(jié)合目標(biāo)地點的人口學(xué)歷信息、人口密度信息和企業(yè)分布信息，即可得到該地點的房價預(yù)測信息。該系統(tǒng)基于大量采樣點的數(shù)據(jù)，并采用訓(xùn)練方式獲得房產(chǎn)回歸模型，獲得的房產(chǎn)預(yù)測信息準(zhǔn)確度高，且數(shù)據(jù)處理效率高。

并且，該系統(tǒng)還能夠?qū)⒎慨a(chǎn)預(yù)測信息根據(jù)房價顯示規(guī)則進(jìn)行可視化顯示，有利于提高信息的辨識度。

因此，本發(fā)明房產(chǎn)信息的處理及展示系統(tǒng)，能夠針對交通線路附近區(qū)域有效預(yù)測房產(chǎn)信息，且提高可視化展示效果，有利于提高用戶體驗。

為了進(jìn)一步提高本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示系統(tǒng)的準(zhǔn)確度，在此，該系統(tǒng)還能夠結(jié)合多方面信息，如人口年齡信息、教育機(jī)構(gòu)分布信息、空氣質(zhì)量指數(shù)等等，進(jìn)行綜合預(yù)測，以獲取更準(zhǔn)確、有效的房價預(yù)測信息。具體地，信息獲取模塊1還用于獲取采樣點的人口年齡信息；回歸模型確定模塊2還用于根據(jù)位置信息、房價信息和人口年齡信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)與年齡分析回歸模型；房價預(yù)測模塊3還用于根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的人口年齡信息，以及房產(chǎn)與年齡分析回歸模型，確定目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息；房價顯示模塊4還用于根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為不同顏色，進(jìn)行顯示。

在此，該系統(tǒng)能夠結(jié)合人口的年齡結(jié)構(gòu)，根據(jù)房產(chǎn)與年齡分析回歸模型，確定第一房價預(yù)測信息。不同年齡階段的人群對住房的需求不同，該系統(tǒng)能夠針對不同年齡階段的人群對住房的需求，推測房價信息。

具體地，在結(jié)合教育機(jī)構(gòu)分布信息進(jìn)行分析預(yù)測時，信息獲取模塊1還用于獲取采樣點的教育機(jī)構(gòu)分布信息；回歸模型確定模塊2還用于根據(jù)位置信息、房價信息和教育機(jī)構(gòu)分布信息進(jìn)行訓(xùn)練，獲取與時間信息相應(yīng)的房產(chǎn)與教育分析回歸模型；房價預(yù)測模塊3還用于根據(jù)預(yù)獲取的目標(biāo)地點的教育機(jī)構(gòu)分布信息，以及房產(chǎn)與教育分析回歸模型，確定目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息；房價顯示模塊4還用于根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息轉(zhuǎn)化為不同顏色，進(jìn)行顯示。

在此，該系統(tǒng)能夠結(jié)合教育機(jī)構(gòu)的分布情況，根據(jù)房產(chǎn)與教育分析回歸模型，確定第二房價預(yù)測信息。每個群體對教育機(jī)構(gòu)的需求程度不同，教育機(jī)構(gòu)的分布會影響人們對附近區(qū)域住房的具體選擇。該系統(tǒng)能夠結(jié)合教育機(jī)構(gòu)的分布狀況，對房價信息進(jìn)行預(yù)測，為人們提供更全面的參考信息。

并且，本實施例房產(chǎn)信息的處理及展示系統(tǒng)還包括綜合信息房價預(yù)測模塊3，綜合信息房價預(yù)測模塊3用于根據(jù)目標(biāo)地點的房價預(yù)測信息、目標(biāo)地點的第一房價預(yù)測信息和目標(biāo)地點的第二房價預(yù)測信息，確定目標(biāo)地點的綜合信息房價預(yù)測結(jié)果。房價顯示模塊4還用于根據(jù)房價顯示規(guī)則，將目標(biāo)地點的綜合信息房價預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)化為綜合房價顏色信息，進(jìn)行顯示。

在此，該系統(tǒng)還能夠結(jié)合空氣質(zhì)量指數(shù)、戶型等信息對房價進(jìn)行預(yù)測，為用戶提供全面的信息參考，同時綜合信息房價預(yù)測模塊3也為用戶提供綜合多種因素而推測的房價信息，方便用戶根據(jù)房價顯示模塊4的信息進(jìn)行選擇。

此外，回歸模型確定模塊2的房產(chǎn)回歸模型、房產(chǎn)與年齡分析回歸模型或房產(chǎn)與教育分析回歸模型均為tree-ensemble模型。該系統(tǒng)采用具有自適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力的tree-ensemble模型，數(shù)據(jù)處理量大，且準(zhǔn)確度高。

最后應(yīng)說明的是：以上各實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述各實施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分或者全部技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的范圍，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求和說明書的范圍當(dāng)中。