【摘要】：21世紀(jì)以來(lái),隨著人民生活水平不斷提高,我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)得到飛速發(fā)展。與此同時(shí),不同地區(qū)的房地產(chǎn)市場(chǎng)逐漸出現(xiàn)投資增速過(guò)快、房?jī)r(jià)增幅過(guò)高、存量商品房積壓嚴(yán)重等問(wèn)題,阻礙了市場(chǎng)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(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的健康發(fā)展十分重要,同時(shí)對(duì)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(yíng)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(jì)實(shí)現(xiàn)了基于Hadoop分布式計(jì)算框架的房地產(chǎn)洞察系統(tǒng),對(duì)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(shí)序分析、網(wǎng)絡(luò)評(píng)論分析、樓盤流行度評(píng)估等多個(gè)模塊的功能,對(duì)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(duì)多元且海量的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)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(dòng)處理運(yùn)營(yíng)商提供的原始數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)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(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。并利用爬蟲(chóng)獲取POI數(shù)據(jù)、樓盤信息及樓盤評(píng)論等外部數(shù)據(jù),對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理,基于此完成各項(xiàng)針對(duì)房地產(chǎn)的分析功能。第二,該系統(tǒng)集成樓盤評(píng)估模型、房地產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論分析、用戶時(shí)序行為時(shí)序分析、樓盤區(qū)域畫像等功能。根據(jù)用戶需求對(duì)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(duì)目前我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)上居民跨地域購(gòu)房已成為一種流行趨勢(shì)的情形,本文提出一個(gè)基于多維時(shí)序的排序算法改進(jìn)模型,通過(guò)從運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù)中提取出的多類特征,對(duì)樓盤在外地人群中的流行度進(jìn)行預(yù)測(cè),從而達(dá)到對(duì)樓盤進(jìn)行評(píng)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(wàn)科以５７２６元／平米與６４４３元／平米的價(jià)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(guó)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(gè)維度，構(gòu)建逡逑拿地價(jià)格模型，為不同企業(yè)拿地進(jìn)行針對(duì)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(jià)格兩個(gè)方面進(jìn)行決策分析，幫助企業(yè)看清市場(chǎng)定位。逡逑房地產(chǎn)行業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)即是對(duì)樓盤的戶型、綠化環(huán)境、物業(yè)類型、物業(yè)檔次、．逡逑

廉價(jià)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(chǔ)在不同的逡逑機(jī)器節(jié)點(diǎn)中，并自動(dòng)對(duì)文件進(jìn)行備份。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ是一種高效、易掌握的計(jì)算框逡逑架，主要計(jì)算流程如圖２－４所示。逡逑ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的計(jì)算主要分為兩個(gè)階段，即Ｍａｐｐｅｒ階段和Ｒｅｄｕｃｅｒ階段。當(dāng)逡逑任務(wù)開(kāi)始時(shí)，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(duì)。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(duì)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(gè)節(jié)點(diǎn)中，逡逑然后按照用戶寫好的Ｍａｐ程序?qū)Γ耍澹�、Ｖａｌｕｅ�?duì)進(jìn)行處理。當(dāng)Ｍａｐｐｅｒ階段處理逡逑結(jié)束后，在新的Ｋｅｙ－Ｖａｌｕｅ對(duì)進(jìn)入到Ｒｅｄｕｃｅｉ？階段之前還要經(jīng)過(guò)一段ｓｈｕｆｆｌｅ操作。逡逑Ｓｈｕｆｆｌｅ階段包括兩步操作；首先對(duì)相同節(jié)點(diǎn)中的Ｋｅｙ、Ｖａｌｕｅ對(duì)進(jìn)行排序，然后逡逑對(duì)ｋａｙ、ｖａｌｕｅ進(jìn)行分區(qū)操作，即利用ｈａｓｈ對(duì)Ｋｅｙ進(jìn)行處理，決定每個(gè)Ｋｅｙ－Ｖａｌｕｅ逡逑對(duì)將被分配到哪一個(gè)Ｒｅｄｕｃｅｒ節(jié)點(diǎn)中。數(shù)據(jù)來(lái)到Ｒｅｄｕｃｅｒ階段后
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.13

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1 本報(bào)記者 林U

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