租房平台系统架构
2019-05-05 10:32:00 9 举报AI智能生成
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租房平台系统架构
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分销佣金
结算规则
针对专业房东
股权计划
金融计划
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租房平台
租房大数据
房源信息数据
数据规模
分析站点超过200家
实时监控站点60家以上
优选用户端产品线数据22家，数据量占比超过80%
拥有千万级房源库
平均日增长*万
实时在租房源50万以上
近20万小区
6个核心城市，100行政区，1200个商圈
理论全量遍历的平均时长在2小时内
应用方向
城市、行政区、商圈、小区
区域价格分布
区域房源户型等属性分布
供需趋势
在租房源分布
实时成交情况
趋势预测
成交量
空方量
房源成交后房源信息数据长时间段内无法重新采集到
房源轨迹
数据特点
监控从上架出租到成交的生命周期，即房源轨迹
重点关注价格和在租状态两项敏感动态信息
每日产生轨迹数据15万
在房源信息数据基础上，叠加房源轨迹，为宏观数据增加了动态的流动性数据
区域性
成交价格
成交房源属性，包括户型、装修等
平均空置期
以房源条件为基础，包括户型、位置、软硬装水平等
基于历史趋势和全量轨迹数据预测空置期
智能化的推荐定价，目标实现全租期内收益最优
房源轨迹不可复现，全网变化无法重新抓取一遍
发布人信息数据
数据纬度
姓名
电话
品牌
佣金
目前1400万房源信息预计覆盖
潜在专业二房东超过3万
业主超过300万
中介超过30万
挖掘潜在专业二房东
依据品牌
依据联系方式
依据覆盖区域
依据溢价
中介身份甄别
电话撞库匹配
业务身份甄别
存储近1亿张照片
数据存储10TB
链接超过1亿个
日增长60万张照片
辅助自动识别伪造房源
机器学习装修水平判断
房源清洗
L1数据标准化
L2数据清洗
L3数据聚类
采集基础商圈库
中心坐标
覆盖范围
地图瓦片
SaaS上传房源商圈匹配、小区归属、商圈匹配
清洗房源商圈匹配
基于小区位置
基于小区名的语义
合并小区并更新房源关联
照片同步
并行上传任务量动态分配
图片自动上下线
服务效率优化
自然分表并完善数据
I2、I3两级脚本切换入库
精简数据结构
增加完整的数据校验
整理规范数据类型
增加经纬度校验
小区归属商圈匹配
清洗过程中计算商圈级价格等
增加瓦片坐标
图片自然分表
建立分表后表结构
房源聚类增量执行
汇总统计
多纬度
全库
在线
成交
区域层级
行政区
商圈
小区
数据指标
总价格
总房源数
总卧室数
职业：硕士
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