公开(公告)号：CN111813893B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202010588072.8

申请日：2020-06-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 许国良 ,  顾桐 ,  洪岩 ,  韩茂林 ,  王铎 ,  雒江涛 ,  代朝东

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F16/951 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明属于自然语言处理、情感分析领域，特别涉及一种基于深度迁移学习的房地产市场分析方法、装置及设备，方法包括采集房地产网络舆情数据，并对舆情数据进行预处理；构建一个融入变分信息瓶颈的深度多通道神经网络；利用相关领域中大量的标注数据对网络进行预训练；通过迁移学习的方式，使用少量已标注的舆情数据对预先建立的网络进行微调；在所述迁移后的网络上对未标注的房地产舆情数据进行情感倾向分析，并获得最终的房地产市场情绪分析结果；本发明将深度迁移学习与房地产网络舆情进行结合，能够准确分析房地产市场情绪，从而为有关部门的政策制定、公司企业的决策部署以及个体消费者的投资规划，提供参考和指引。

公开(公告)号：CN111311302A

公开(公告)日：2020-06-19

申请号：CN202010017939.4

申请日：2020-01-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 许国良 ,  顾桐 ,  徐千淞 ,  李万林 ,  陈怡 ,  毛骄 ,  雒江涛

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q50/16

Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据驱动的房产智能评估方法，属于大数据与数据挖掘领域。该方法包括：S1：数据获取：从多源数据中获取房产交易数据、房产配套数据以及房产周边数据，并对其进行归一化处理；S2：特征构造：根据获取的数据构造目标房产特征，包括房产建筑特征、房产品质特征以及房产区域特征；S3：模型构建：利用步骤S2构造的特征，训练多个子模型，采用多层级融合策略和贝叶斯优化算法，构建基于多源数据驱动的房产智能评估模型；S4：评估结果：基于步骤S3构建的房产智能评估模型，根据目标房产特征，对房价进行智能评估。本发明能实现智能房产评估，解决了传统房产评估带来的估价不精准、人力成本高等问题。

公开(公告)号：CN111813893A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010588072.8

申请日：2020-06-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 许国良 ,  顾桐 ,  洪岩 ,  韩茂林 ,  王铎 ,  雒江涛 ,  代朝东

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F16/951 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明属于自然语言处理、情感分析领域，特别涉及一种基于深度迁移学习的房地产市场分析方法、装置及设备，方法包括采集房地产网络舆情数据，并对舆情数据进行预处理；构建一个融入变分信息瓶颈的深度多通道神经网络；利用相关领域中大量的标注数据对网络进行预训练；通过迁移学习的方式，使用少量已标注的舆情数据对预先建立的网络进行微调；在所述迁移后的网络上对未标注的房地产舆情数据进行情感倾向分析，并获得最终的房地产市场情绪分析结果；本发明将深度迁移学习与房地产网络舆情进行结合，能够准确分析房地产市场情绪，从而为有关部门的政策制定、公司企业的决策部署以及个体消费者的投资规划，提供参考和指引。