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租房平台系统架构

2019-05-05 10:32:00   10  举报

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AI智能生成

租房平台系统架构

系统架构

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房屋审核

租约审核

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空置风险控制

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产融系统

大数据

数据采集

全网房源数据

交易轨迹

商圈数据

小区数据

房源发布人数据

房源照片

数据清洗

房源数据清洗

数据完整性

聚类计算

小区清洗

商圈清洗

标签清洗

数据挖掘

区域性分析

价格

交易量

空置期

发布人识别

识别中介

挖掘小B房东

联系方式

运营特征

位置

规模

户型

价格

入驻平台

房源鉴别

基于照片

识别盗图

基于价格

异常价格

基于属性信息

异常户型

基于位置

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智能定价

收益分析

空置预测

自平台数据

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房源推荐

针对租客

推荐依据

以租住需求为核心

用户使用记录

系统性依赖

行为偏好收集    用户系统

数据平台

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针对中介

推荐依据

以佣金为核心

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SaaS

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提现

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设置佣金

分销佣金

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数据平台

针对专业房东

萤火虫计划

房屋运营

股权计划

金融计划

运营工具

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

区域性分析

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

价格

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

应用方向

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

智能定价

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

应用方向

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

依据覆盖区域

依据溢价

业务身份甄别

房源照片

数据规模

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

应用方向

辅助自动识别伪造房源

机器学习装修水平判断

数据清洗

房源清洗

L1数据标准化

L2数据清洗

L3数据聚类

商圈清洗

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

小区清洗

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

空置期

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