CN111027023A - 一种基于频繁分析的房产在线开盘检测方法及系统 - Google Patents

一种基于频繁分析的房产在线开盘检测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，包括：开发商收集一次开盘活动需要的数据信息，确定一次开盘活动的时间和规则；开发商创建线上开盘活动；获取本次登录的用户信息；用选择钟意的房源进行收藏；用户对钟意的房源进行抢购；提取用户操作生成的对应的请求数据；对元数据提取关键字段形成数据组，进行FP‑growth算法分析；对用户的请求关系链进行过滤处理，识别用户的操作是否为异常操作。本发明提供的一种基于频繁分析的房产在线开盘检测方法及系统，通过分析用户的操作行为，将其进行数据模型建立，通过对行为数据进行频繁项提取，形成频繁项集合，并依据检测规则进行异常操作的判断和处理，保证了交易的公平性。

Description

一种基于频繁分析的房产在线开盘检测方法及系统
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于频繁分析的房产在线开盘检测方法及系 统。
背景技术
近年来随着互联网技术的发展，房地产开始大量采用线上开盘的方式进行销售。相比传 统的线下开盘，线上开盘具有节省成本，大数据分析，操作便捷等等优点。同时随着大量采 用开盘系统进行房屋销售，伴随而来的是客户通过采用第三方程序的方式进行非法的房源抢 购。
开发商在进行房源销售的过程中会对潜在的购房用户群体进行集中式开盘销售活动，在 面对用户进行房源选择的过程中，保证用户对同一个房源的选择权公平性成为销售过程的重 点工作。特别在利用互联网工具进行房源销售的过程中，保证公平性更是开盘活动顺利进行 的重要保证。
在线开盘是一种利用互联网信息系统进行房地产房源销售的工具，特别是针对一些重点 的楼盘房源，用户的购买行为会竞争非常激烈。而现在一些用户常常会利用的一些不正当的 手段进行开盘系统的行为模拟，以达到超越系统规则限制的抢房行为，同时也给系统自身的 稳定运行带来重大的隐患。
发明内容
本发明提供了一种基于频繁分析的房产在线开盘检测方法及系统，通过分析用户的操作 行为，将其进行数据模型建立，通过对行为数据进行频繁项提取，形成频繁项集合，并依据 检测规则进行异常操作的判断和处理，保证了交易的公平性。
本发明采用如下技术方案：
一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，包括：
开发商收集一次开盘活动需要的数据信息，确定一次开盘活动的时间和规则，所述一次 开盘活动需要的数据信息包括潜在客户的名单、待出售房源的数据；
开发商创建线上开盘活动，配置线上开盘活动的规则，导入潜在客户的名单、待出售房 源的数据；
当检测到用户登录时，获取本次登录的用户信息；
用户获取待出售房源数据，查询房源的具体信息，并选择钟意的房源进行收藏，形成用 户收藏列表；
用户通过房源的具体信息、用户收藏列表对钟意的房源进行抢购；
提取用户登录、查询、收藏、抢购操作生成的对应的请求数据，所述请求数据为元数据；
对元数据提取关键字段形成数据组，多个数据组形成开盘活动的实时活动数据集，对该 实时活动数据集进行FP-growth算法分析，得出用户的请求关系链；
使用检测规则库对用户的请求关系链进行过滤处理，识别用户的操作是否为异常操作。
进一步地，所述开盘活动的时间包括公测活动时间和正式活动时间。
进一步地，所述待出售房源的数据包括楼栋、房号、户型、建筑面积、单价、总价。
进一步地，所述当检测到用户登录时，获取本次登录的用户信息，包括：所述用户通过 微信端登录，所述用户登录的方式为通过手机号、身份证号、短信验证码的方式进行登录， 所述用户信息包括但不限于姓名、电话。
进一步地，所述当检测到用户登录时，获取本次登录的用户信息后，将本次登录的用户 信息与开发商导入的潜在客户的名单中的信息进行比对，当本次登录的用户信息存储在开发 商导入的潜在客户的名单中时，接收用户的登录请求，允许用户登录。
进一步地，所述用户通过房源的具体信息、用户收藏列表对钟意的房源进行抢购，包括： 当开盘活动的时间为公测活动时间时，用户抢购成功后的订单为公测订单，公测订单仅作为 用户的模拟凭证；当开盘活动的时间为正式活动时间时，用户抢购成功后的订单为正式订单。
进一步地，所述对元数据提取关键字段形成数据组，多个数据组形成开盘活动的实时活 动数据集，对该实时活动数据集进行FP-growth算法分析，得出用户的请求关系链，包括： 对元数据提取关键字段形成数据组，所述数据组包括时间、ip、客户端、origin、referer， 操作行为，多个数据组形成开盘活动的实时活动数据集；扫描数据集中的单元数据集，对每 个单元属性进行单元频繁项权重计数；构造本次数据项集关联的FP树，形成本次代表该数据 集的树结构；计算本次开盘活动用户的平均活跃请求数作为频繁项值，在FP树上递归地找出 所有频繁项集，得出用户的请求关系链。
进一步地，所述使用检测规则库对用户的请求关系链进行过滤处理，识别用户的操作是 否为异常操作中，检测规则库的检测规则为过滤非微信端的请求、orgin非指定公众号的请 求、refer非开盘活动转发的请求，预警用户频繁切换设备的请求、用户在非开盘活动的时 间进行抢购的请求、用户异常频率值之上的请求；当检测规则库执行上述处理时，识别该用 户的操作位异常操作；当检测规则库未执行上述处理时，识别该用户的操作位正常操作。
一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测系统，所述系统包括：创建模块、检测模块、 收藏模块、抢购模块、提取模块、分析模块、过滤模块；创建模块，用于开发商创建线上开 盘活动；检测模块，用于检测本次登录的用户信息；收藏模块，用于用户对钟意的房源进行 收藏；抢购模块，用于用户对钟意的房源进行抢购；提取模块，用于提取用户操作生成的对 应的请求数据；分析模块，用于对实时活动数据集进行FP-growth算法分析；过滤模块，用 于检测规则库对用户的请求关系链进行过滤处理。
进一步地，所述创建模块包括配置单元和导入单元；配置单元，用于开发商配置线上开 盘活动的规则；导入单元用于开发商导入潜在客户的名单、待出售房源的数据。
本发明的有益效果为：及时的进行数据收集和统计进行开盘活动的数据预测与分析，为 活动的营销开展及时提供真实准确的数据支撑，识别异常无效的用户请求对样本数据集的准 确性提供重要的支撑。提高开盘活动的信息预测性，提升活动效率，保证用户进行抢购房源 的公平性，及时封锁用户的异常行为，提升安全性和稳定性。
附图说明
图1为本发明实施例一的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法的流程示意图。
图2为本发明实施例二的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测系统的结构示意图。
附图中，创建模块21、检测模块22、收藏模块23、抢购模块24、提取模块25、分析模块26、过滤模块27。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
实施例一
如图1所示，本实施例提供了一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，该方法包 括以下步骤：
S1、开发商收集一次开盘活动需要的数据信息，确定一次开盘活动的时间和规则，一次 开盘活动需要的数据信息包括潜在客户的名单、待出售房源的数据。
开盘活动的时间包括公测活动时间和正式活动时间，待出售房源的数据包括楼栋、房号、 户型、建筑面积、单价、总价。
S2、开发商创建线上开盘活动，配置线上开盘活动的规则，导入潜在客户的名单、待出 售房源的数据，达到一场开盘活动的基础条件。当开盘信息进行完整准确的配置之后，该活 动就可以根据开盘的计划进行活动上线工作。
S3、当检测到用户登录时，获取本次登录的用户信息。用户通过微信端登录，用户登录 的方式为通过手机号、身份证号、短信验证码的方式进行登录，用户信息包括但不限于姓名、 电话。
当检测到用户登录时，获取本次登录的用户信息后，将本次登录的用户信息与开发商导 入的潜在客户的名单中的信息进行比对，当本次登录的用户信息存储在开发商导入的潜在客 户的名单中时，接收用户的登录请求，允许用户登录。
S4、用户获取待出售房源数据，查询房源的具体信息，并选择钟意的房源进行收藏，形 成用户收藏列表。用户登录后可以进行本次开盘活动的房源列表查询，并能获取所有开盘房 源的完整信息，对自己潜在购买的房源进行相关的收藏。
S5、用户通过房源的具体信息、用户收藏列表对钟意的房源进行抢购。
当开盘活动的时间为公测活动时间时，用户抢购成功后的订单为公测订单，公测订单不 产生实际意义，仅作为用户的模拟凭证；用户在公测期间进行房源的抢购，为模拟房源的抢 购过程。
当开盘活动的时间为正式活动时间时，用户根据自己的真实意愿情况进行房源的抢购， 用户抢购成功后的订单为正式订单，抢购的方式和公测期间一致，抢购成功后可以查看真正 的正式订单。
S6、提取用户登录、查询、收藏、抢购操作生成的对应的请求数据，请求数据为元数据。
S7、对元数据提取关键字段形成数据组，多个数据组形成开盘活动的实时活动数据集， 对该实时活动数据集进行FP-growth算法分析，得出用户的请求关系链。
S71、对元数据提取关键字段形成数据组，数据组包括时间、ip、客户端、origin、referer， 操作行为，多个数据组形成开盘活动的实时活动数据集；
S72、扫描数据集中的单元数据集，对每个单元属性进行单元频繁项权重计数；
S73、构造本次数据项集关联的FP树，形成本次代表该数据集的树结构；
S74、计算本次开盘活动用户的平均活跃请求数作为频繁项值，在FP树上递归地找出所 有频繁项集，得出用户的请求关系链。
S8、使用检测规则库对用户的请求关系链进行过滤处理，识别用户的操作是否为异常操 作。
检测规则库的检测规则为过滤非微信端的请求、orgin非指定公众号的请求、refer非开 盘活动转发的请求，预警用户频繁切换设备的请求、用户在非开盘活动的时间进行抢购的请 求、用户异常频率值之上的请求。还可以对检测规则库的检测规则进行添加和删除以满足需 要。
当检测规则库执行上述处理时，识别该用户的操作位异常操作；当检测规则库未执行上 述处理时，识别该用户的操作位正常操作。
实施例二
本实施例在实施例一的基础上，提供一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测系统，主 要用于实现上述实施例一的基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法的步骤，如图2所示， 该系统主要包括创建模块21、检测模块22、收藏模块23、抢购模块24、提取模块25、分析 模块26、过滤模块27。
创建模块21，用于开发商创建线上开盘活动；创建模块包括配置单元211和导入单元212， 配置单元211，用于开发商配置线上开盘活动的规则；导入单元212用于开发商导入潜在客 户的名单、待出售房源的数据。
检测模块22，用于检测本次登录的用户信息；
收藏模块23，用于用户对钟意的房源进行收藏；
抢购模块24，用于用户对钟意的房源进行抢购；
提取模块25，用于提取用户操作生成的对应的请求数据；
分析模块26，用于对实时活动数据集进行FP-growth算法分析；
过滤模块27，用于检测规则库对用户的请求关系链进行过滤处理。
本发明的有益效果为：及时的进行数据收集和统计进行开盘活动的数据预测与分析，为 活动的营销开展及时提供真实准确的数据支撑，识别异常无效的用户请求对样本数据集的准 确性提供重要的支撑。提高开盘活动的信息预测性，提升活动效率，保证用户进行抢购房源 的公平性，及时封锁用户的异常行为，提升安全性和稳定性。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照 前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前 述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而 这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围，其均应 涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，其特征在于，包括：
开发商收集一次开盘活动需要的数据信息，确定一次开盘活动的时间和规则，所述一次开盘活动需要的数据信息包括潜在客户的名单、待出售房源的数据；
开发商创建线上开盘活动，配置线上开盘活动的规则，导入潜在客户的名单、待出售房源的数据；
当检测到用户登录时，获取本次登录的用户信息；
用户获取待出售房源数据，查询房源的具体信息，并选择钟意的房源进行收藏，形成用户收藏列表；
用户通过房源的具体信息、用户收藏列表对钟意的房源进行抢购；
提取用户登录、查询、收藏、抢购操作生成的对应的请求数据，所述请求数据为元数据；
对元数据提取关键字段形成数据组，多个数据组形成开盘活动的实时活动数据集，对该实时活动数据集进行FP-growth算法分析，得出用户的请求关系链；
使用检测规则库对用户的请求关系链进行过滤处理，识别用户的操作是否为异常操作。
2.根据权利要求1所述的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，其特征在于，所述开盘活动的时间包括公测活动时间和正式活动时间。
3.根据权利要求2所述的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，其特征在于，所述待出售房源的数据包括楼栋、房号、户型、建筑面积、单价、总价。
4.根据权利要求3所述的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，其特征在于，所述当检测到用户登录时，获取本次登录的用户信息，包括：所述用户通过微信端登录，所述用户登录的方式为通过手机号、身份证号、短信验证码的方式进行登录，所述用户信息包括但不限于姓名、电话。
5.根据权利要求4所述的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，其特征在于，所述当检测到用户登录时，获取本次登录的用户信息后，将本次登录的用户信息与开发商导入的潜在客户的名单中的信息进行比对，当本次登录的用户信息存储在开发商导入的潜在客户的名单中时，接收用户的登录请求，允许用户登录。
6.根据权利要求5所述的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，其特征在于，所述用户通过房源的具体信息、用户收藏列表对钟意的房源进行抢购，包括：
当开盘活动的时间为公测活动时间时，用户抢购成功后的订单为公测订单，公测订单仅作为用户的模拟凭证；
当开盘活动的时间为正式活动时间时，用户抢购成功后的订单为正式订单。
7.根据权利要求6所述的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，其特征在于，所述对元数据提取关键字段形成数据组，多个数据组形成开盘活动的实时活动数据集，对该实时活动数据集进行FP-growth算法分析，得出用户的请求关系链，包括：
对元数据提取关键字段形成数据组，所述数据组包括时间、ip、客户端、origin、referer，操作行为，多个数据组形成开盘活动的实时活动数据集；
扫描数据集中的单元数据集，对每个单元属性进行单元频繁项权重计数；
构造本次数据项集关联的FP树，形成本次代表该数据集的树结构；
计算本次开盘活动用户的平均活跃请求数作为频繁项值，在FP树上递归地找出所有频繁项集，得出用户的请求关系链。
8.根据权利要求7所述的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测方法，其特征在于，所述使用检测规则库对用户的请求关系链进行过滤处理，识别用户的操作是否为异常操作中，
检测规则库的检测规则为过滤非微信端的请求、orgin非指定公众号的请求、refer非开盘活动转发的请求，预警用户频繁切换设备的请求、用户在非开盘活动的时间进行抢购的请求、用户异常频率值之上的请求；
当检测规则库执行上述处理时，识别该用户的操作位异常操作；当检测规则库未执行上述处理时，识别该用户的操作位正常操作。
9.一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测系统，其特征在于，所述系统包括：创建模块、检测模块、收藏模块、抢购模块、提取模块、分析模块、过滤模块；
创建模块，用于开发商创建线上开盘活动；
检测模块，用于检测本次登录的用户信息；
收藏模块，用于用户对钟意的房源进行收藏；
抢购模块，用于用户对钟意的房源进行抢购；
提取模块，用于提取用户操作生成的对应的请求数据；
分析模块，用于对实时活动数据集进行FP-growth算法分析；
过滤模块，用于检测规则库对用户的请求关系链进行过滤处理。
10.根据权利要求9所述的一种基于频繁分析的房地产在线开盘检测系统，其特征在于，所述创建模块包括配置单元和导入单元；
配置单元，用于开发商配置线上开盘活动的规则；
导入单元用于开发商导入潜在客户的名单、待出售房源的数据。
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