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公开(公告)号：CN117635374B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311731206.7
申请日：2023-12-15
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06Q50/08 , G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了城中村住房片区改善综合评估系统，具体涉及住房改造领域，是通过使用模拟环境和建筑信息建模技术，全面地考虑室内格局改造对住房适宜性的影响，实现更准确的定量分析。其次，引入住房成套率的指标，综合评估室内改造对家庭居住需求的实质性改善。依据室内格局改造前后的住房适宜系数经过计算得到相对住房改善系数平均值和住房成套率的提升度，通过将相对住房改善系数平均值和住房成套率的提升度与对应的阈值进行分类比较，生成对应的不同评估信号，帮助理解室内格局改造的效果，并在规划和决策过程中做出选择，有助于提高决策的科学性和可操作性，使改造项目更符合居民的实际需求和居住环境宜居性标准。
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公开(公告)号：CN119624593A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510163718.0
申请日：2025-02-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 深圳市自然资源和不动产评估发展研究中心(深圳市地质环境监测中心)
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9536 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了基于空间分区的同质房地产空间智能搜索方法及系统，涉及空间数据处理及智能搜索技术领域。该基于空间分区的同质房地产空间智能搜索方法及系统，通过获取目标房地产区域的数据并进行预处理，确保数据的准确性和完整性；通过地理信息系统将预处理后的区域划分为多个空间分区，并通过聚类算法提取同质特征，结合用户的地理位置偏好分析各分区的周边配套适配度指数，形成同质房源集合；通过协同过滤算法对同质房源集合进行搜索匹配，生成用户推荐房源列表，并计算各分区内房源的匹配度指数，设置动态反馈机制，对推荐房源列表进行实时排序，以提高用户满意度。为用户提供个性化的房源推荐，提升房地产交易的便捷性和准确性。
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公开(公告)号：CN114911889A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210579569.2
申请日：2022-05-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/29 , G06N20/00 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及大数据分析处理技术领域，具体涉及基于多源大数据和机器学习的宜居地图推荐方法和装置。该方法包括获取用户个体属性及行为偏好数据，构建行为特征‑宜居偏好映射模型；基于SVM‑GBRT模型算法，在地图软件中构建个性化宜居地图推荐系统；获取新用户信息，提取用户行为特征进行个性化宜居地图推荐，为用户推荐宜居宜业地评估结果。个性化的宜居地图构建与推荐，实现了面向不同用户的个性化宜居评价，融合个体行为特征和主观偏好的迭代演化模型，并实现了宜居评价的个性化和服务对象的多元化，创新了宜居地图服务模式。
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公开(公告)号：CN114579891B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210478286.9
申请日：2022-05-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/9537 , G06Q50/16 , G06F16/29
Abstract: 本发明提出了一种基于多源大数据的个性化宜居地图推荐方法和装置，通过预先建立的卷积神经网络宜居特征数据网络模型对获取的多源大数据进行分析，获取第一类型数据和第二类型数据，并基于不同的数据类型分别进行处理，以得到满足用户宜居需求的数据源类型，从而根据预先建立的特征‑宜居偏好模型形成宜居地图数据，并能够根据更新的数据进行数据模型的优化，从而实现个性化宜居地图的构建与推荐，使得对城市进行高时空分辨率、连接城市居民客观行为和主观感受、满足个性化需求的宜居评估和多场景规划应用成为可能。
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公开(公告)号：CN117829666A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410001620.0
申请日：2024-01-02
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于城中村的空间格局重构评估方法，具体涉及空间重构技术领域，综合考虑建筑的安全性、基础设施的稳定性以及公共服务设施的达标情况,对城中村区域的整体状况进行量化评估，判断城中村区域是否需要进行整体空间格局重构，系统地评估城中村区域的改造迫切程度；通过综合考虑城中村区域的产权结构复杂程度和居住密度反映城中村区域整体的空间格局重构难度，有助于提前预判城中村区域重构的难易程度，为后续的规划和决策提供了科学依据；根据城中村区域空间重构的迫切程度和重构的困难程度，评估了空间格局重构的可实施性，有助于在实际操作中科学决策，避免不必要的改造，提高改造工作的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117635374A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311731206.7
申请日：2023-12-15
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06Q50/08 , G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了城中村住房片区改善综合评估系统，具体涉及住房改造领域，是通过使用模拟环境和建筑信息建模技术，全面地考虑室内格局改造对住房适宜性的影响，实现更准确的定量分析。其次，引入住房成套率的指标，综合评估室内改造对家庭居住需求的实质性改善。依据室内格局改造前后的住房适宜系数经过计算得到相对住房改善系数平均值和住房成套率的提升度，通过将相对住房改善系数平均值和住房成套率的提升度与对应的阈值进行分类比较，生成对应的不同评估信号，帮助理解室内格局改造的效果，并在规划和决策过程中做出选择，有助于提高决策的科学性和可操作性，使改造项目更符合居民的实际需求和居住环境宜居性标准。
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公开(公告)号：CN119294682A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411802646.1
申请日：2024-12-09
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 深圳市自然资源和不动产评估发展研究中心(深圳市地质环境监测中心)
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了融合社会感知时空数据的住宅适宜度指标评价方法及系统，具体涉及城市规划技术领域，从多个预设维度获取住宅区域相关指标，住宅区域包括但不限于城中村住宅和商品房住宅两种类型。通过对每个维度进行特征提取，并基于特征提取结果进行指标获取评估，随后根据指标获取难易程度和贡献作用程度对各维度的指标进行筛选，得到评估指标集合，并将其按预设分类标准划分为正向、中性和负向指标集合；通过指向性转换操作，将这些集合转化为对应的指数向量，输入至预先训练的适宜度评价模型中，最终输出住宅适宜度评分；本发明能够有效处理多维度数据之间的复杂关系，生成精准的适宜度评分。
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公开(公告)号：CN115796633B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211218045.7
申请日：2022-09-30
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/16
Abstract: 本发明提供一种城中村土地利用综合整治绩效评估方法及系统，其中，方法包括：建立土地利用综合整治数据库；从土地利用综合整治数据库导出土地利用整治计划；解析整治计划，确定目标数据以及整治前的土地利用的第一数据；获取当前整治情况的第二数据；基于第一数据、第二数据和目标数据，生成综合整治绩效报告。本发明的城中村土地利用综合整治绩效评估方法，从城中村土地利用综合整治的实际数据出发，生成综合整治绩效报告，为后续整治方案的调整及优化提供重要支撑。
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公开(公告)号：CN115796633A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211218045.7
申请日：2022-09-30
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/16
Abstract: 本发明提供一种城中村土地利用综合整治绩效评估方法及系统，其中，方法包括：建立土地利用综合整治数据库；从土地利用综合整治数据库导出土地利用整治计划；解析整治计划，确定目标数据以及整治前的土地利用的第一数据；获取当前整治情况的第二数据；基于第一数据、第二数据和目标数据，生成综合整治绩效报告。本发明的城中村土地利用综合整治绩效评估方法，从城中村土地利用综合整治的实际数据出发，生成综合整治绩效报告，为后续整治方案的调整及优化提供重要支撑。
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公开(公告)号：CN114579891A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210478286.9
申请日：2022-05-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/9537 , G06Q50/16 , G06F16/29
Abstract: 本发明提出了一种基于多源大数据的个性化宜居地图推荐方法和装置，通过预先建立的卷积神经网络宜居特征数据网络模型对获取的多源大数据进行分析，获取第一类型数据和第二类型数据，并基于不同的数据类型分别进行处理，以得到满足用户宜居需求的数据源类型，从而根据预先建立的特征‑宜居偏好模型形成宜居地图数据，并能够根据更新的数据进行数据模型的优化，从而实现个性化宜居地图的构建与推荐，使得对城市进行高时空分辨率、连接城市居民客观行为和主观感受、满足个性化需求的宜居评估和多场景规划应用成为可能。
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