【摘要】：21世紀(jì)以來,隨著人民生活水平不斷提高,我國房地產(chǎn)業(yè)得到飛速發(fā)展。與此同時,不同地區(qū)的房地產(chǎn)市場逐漸出現(xiàn)投資增速過快、房價增幅過高、存量商品房積壓嚴(yán)重等問題,阻礙了市場的穩(wěn)定健康發(fā)展。房地產(chǎn)行業(yè)多年的發(fā)展使得行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)不斷積累,如何從繁雜的信息中獲知房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的真實(shí)狀況并進(jìn)行準(zhǔn)確定位,對房地產(chǎn)行業(yè)的健康發(fā)展十分重要,同時對房地產(chǎn)企業(yè)和相關(guān)政府部門都有十分重要的意義。本文利用運(yùn)營商多類別的用戶數(shù)據(jù),結(jié)合外部爬取的樓盤數(shù)據(jù)和POI(Point of Interests,信息點(diǎn))數(shù)據(jù),設(shè)計實(shí)現(xiàn)了基于Hadoop分布式計算框架的房地產(chǎn)洞察系統(tǒng),對多類數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和處理,集成樓盤區(qū)域畫像、用戶行為時序分析、網(wǎng)絡(luò)評論分析、樓盤流行度評估等多個模塊的功能,對用戶的行為特征進(jìn)行研究,探究房地產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r與用戶行為的關(guān)系。本文的主要工作如下:第一,針對多元且海量的運(yùn)營商數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù),設(shè)計與實(shí)現(xiàn)基于Hadoop的房地產(chǎn)洞察系統(tǒng)框架。該系統(tǒng)可以自動處理運(yùn)營商提供的原始數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、基站去震蕩等操作從原始數(shù)據(jù)中提取用戶各類行為數(shù)據(jù),并將處理后的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中。并利用爬蟲獲取POI數(shù)據(jù)、樓盤信息及樓盤評論等外部數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理,基于此完成各項(xiàng)針對房地產(chǎn)的分析功能。第二,該系統(tǒng)集成樓盤評估模型、房地產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)評論分析、用戶時序行為時序分析、樓盤區(qū)域畫像等功能。根據(jù)用戶需求對不同城市樓市進(jìn)行分析,并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)提取工作。第三,針對目前我國房地產(chǎn)市場上居民跨地域購房已成為一種流行趨勢的情形,本文提出一個基于多維時序的排序算法改進(jìn)模型,通過從運(yùn)營商數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù)中提取出的多類特征,對樓盤在外地人群中的流行度進(jìn)行預(yù)測,從而達(dá)到對樓盤進(jìn)行評估的目的。
【圖文】：

圖２－１居住房地產(chǎn)生產(chǎn)線逡逑的情況下，萬科以５７２６元／平米與６４４３元／平米的價格拿下房山兩塊地塊。四年逡逑后，該項(xiàng)目的升值率高達(dá)８５％，成為房山區(qū)域主要的剛需樓盤之一。除此之外，逡逑中國指數(shù)研宄院在拿地方面綜合考慮企業(yè)內(nèi)因、城市和地塊估值三個維度，構(gòu)建逡逑拿地價格模型，為不同企業(yè)拿地進(jìn)行針對性的判斷。因此，在拿地方面，大數(shù)據(jù)逡逑能夠幫助企業(yè)在選址、價格兩個方面進(jìn)行決策分析，幫助企業(yè)看清市場定位。逡逑房地產(chǎn)行業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計即是對樓盤的戶型、綠化環(huán)境、物業(yè)類型、物業(yè)檔次、．逡逑

廉價機(jī)器上部署的分布式文件系統(tǒng)。ＨＤＦＳ將大文件均勻切割，并存儲在不同的逡逑機(jī)器節(jié)點(diǎn)中，并自動對文件進(jìn)行備份。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ是一種高效、易掌握的計算框逡逑架，主要計算流程如圖２－４所示。逡逑ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的計算主要分為兩個階段，即Ｍａｐｐｅｒ階段和Ｒｅｄｕｃｅｒ階段。當(dāng)逡逑任務(wù)開始時，Ｍａｐ從ＨＤＦＳ中讀取用戶設(shè)定好的路徑里的數(shù)據(jù)，并處理成逡逑ＫｅｙＡＶａｌｕｅ對。其中，，Ｋｅｙ和Ｖａｌｕｅ的數(shù)據(jù)格式及切割方式均可由用戶自己定義。逡逑讀取完數(shù)據(jù)后，Ｍａｐ對數(shù)據(jù)進(jìn)行分片處理，及將數(shù)據(jù)均勻地分配到各個節(jié)點(diǎn)中，逡逑然后按照用戶寫好的Ｍａｐ程序?qū)Γ耍澹ⅲ郑幔欤酰鍖M(jìn)行處理。當(dāng)Ｍａｐｐｅｒ階段處理逡逑結(jié)束后，在新的Ｋｅｙ－Ｖａｌｕｅ對進(jìn)入到Ｒｅｄｕｃｅｉ？階段之前還要經(jīng)過一段ｓｈｕｆｆｌｅ操作。逡逑Ｓｈｕｆｆｌｅ階段包括兩步操作；首先對相同節(jié)點(diǎn)中的Ｋｅｙ、Ｖａｌｕｅ對進(jìn)行排序，然后逡逑對ｋａｙ、ｖａｌｕｅ進(jìn)行分區(qū)操作，即利用ｈａｓｈ對Ｋｅｙ進(jìn)行處理，決定每個Ｋｅｙ－Ｖａｌｕｅ逡逑對將被分配到哪一個Ｒｅｄｕｃｅｒ節(jié)點(diǎn)中。數(shù)據(jù)來到Ｒｅｄｕｃｅｒ階段后
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2642412