KR101777650B1

KR101777650B1 - 주택 단지 지능 추천 방법, 장치, 저장 매체 및 설비

Info

Publication number: KR101777650B1
Application number: KR1020157036178A
Authority: KR
Inventors: 인잉 판; 보 강; 이 왕; 메이메이 조우
Original assignee: 바이두 온라인 네트웍 테크놀러지 (베이징) 캄파니 리미티드
Priority date: 2014-09-28
Filing date: 2014-12-19
Publication date: 2017-09-13
Also published as: KR20160049508A; CN104240163B; JP6186086B2; JP2016538670A; WO2016045210A1; CN104240163A

Abstract

본 발명은 주택 단지 지능 추천 방법, 장치, 저장 매체 및 설비를 개시하고, 컴퓨터 기술 분야에 관한 것이다. 상기 방법은 입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하는 단계; 사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 단계; 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 단계를 포함한다. 본 발명은 종래의 주택 자원 정보 조회 기술을 최적화시켜 사용자가 빠르게 사용자기대에 부합되는 거주용 주택 단지를 선택하도록 돕는 것으로, 오프라인의 실제 조사 시간을 줄인다.

Description

주택 단지 지능 추천 방법, 장치, 저장 매체 및 설비{A　METHOD AND DEVICE FOR INTELLIGENTLY RECOMMENDING RESIDENTIAL AREA}

본 출원은 2014년 9월 28일에 제출하고, 출원번호가 201410510494.8이며, 출원인이 바이두 온라인 네트웍 테크놀로지(베이징)캄파니 리미티드이고, 발명의 명칭이 "주택 단지 지능 추천 방법 및 장치"인 중국 특허 출원의 우선권을 요구하고, 당해 출원의 전문은 인용의 방식으로 본 출원에 편입된다.

본 발명의 실시예는 컴퓨터 기술 분야에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 주택 단지 지능 추천 방법, 장치, 저장 매체 및 설비에 관한 것이다.

현재, 사용자가 부동산 사이트에서 주택 자원 정보 조회를 행할 때, 사용자는 먼저 선별 조건 정보(예컨대 가격 등 정보)를 입력 또는 선택해야 한다. 그 다음 사용자가 입력 또는 선택한 선별 조건 정보에 의거하여 데이터베이스의 대량의 주택 자원 정보로부터 사용자에게 필요한 주택 자원 정보를 선별해내고, 마지막으로 선별해낸 주택 자원 정보를 일정한 방식에 따라 정렬을 행한 후 사용자에게 디스플레이한다.

종래의 기술에는, 주택 자원 정보를 사용자에게 디스플레이한 후, 사용자가 거주할 주택 단지를 선택할 때, 주택 단지의 상황을 전면적으로 요해하기 매우 어렵기 때문에, 제한된 시간 내에 종합 가격대성능비가 그다지 높지 않은 주택 단지를 선택하거나, 또는 현장 조사를 행하여야만 거주용 주택 단지를 확정할 수 있게 되는바, 효율이 낮고 선택결과도 비교적 큰 정도에서 사용자 기대에 부합되지 못하는 결함이 존재한다.

본 발명은 주택 단지 지능 추천 방법, 장치, 저장 매체 및 설비를 제공하는 것으로, 종래의 주택 자원 정보 조회 기술을 최적화하고, 사용자가 빠르게 사용자 기대에 부합되는 거주용 주택 단지를 선택하도록 돕고, 오프라인에서의 실제 조사 시간을 줄인다.

제1측면에서, 본 발명의 실시예는 주택 단지 지능 추천 방법을 제공하는바,

입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하는 단계;

사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 단계;

상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 단계를 포함한다.

제2측면에서, 본 발명의 실시예는 주택 단지 지능 추천 장치를 더 제공하는바,

입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하기 위한 목표 근무 지점 위치 수신 모듈;

사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하기 위한 선택 가능 거주용 주택 단지 획득 모듈;

상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하기 위한 선택 가능 거주용 주택 단지 정보 출력 모듈을 포함한다.

제3 측면에서, 본 발명의 실시예는 비휘발성 컴퓨터 저장 매체를 더 제공하는바, 상기 컴퓨터 저장 매체에는 하나 또는 복수의 프로그램이 저장되어 있고, 상기 하나 또는 복수의 프로그램이 하나의 장치에 의해 실행될 때, 상기 장치가

입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하고;

사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하며;

상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 조작을 행하도록 한다.

제4측면에서, 본 발명의 실시예는 설비를 제공하는바,

하나 또는 복수의 프로세서;

메모리;

하나 또는 복수의 모듈을 포함하고,

상기 하나 또는 복수의 모듈은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 또는 복수의 프로세서에 의해 실행될 때,

입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하고;

사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하고;

상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 조작을 행한다.

본 발명의 실시예는 사용자가 입력한 목표 근무 지점 위치에 의거하여, 사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 기술수단으로서, 종래의 기술에서의 사용자가 거주용 주택 단지를 선택할 때 주택 단지의 상황을 전면적으로 요해하기 매우 어려워 제한된 시간 내에 종합 가격대성능비가 그다지 높지 않은 주택 단지를 선택하거나, 또는 현장 조사를 행하여야만 거주용 주택 단지를 확정할 수 있는 등 효율이 낮은 문제를 해결하고, 사용자 목표 근무 지점을 입력하는 것만으로도 빠르게 기대하는 주택 단지를 선택할 수 있는 기술적 효과를 실현하고, 사용자가 거주용 주택 단지를 선택하는 효율을 향상시키고, 사용자 체험을 향상하며, 사용자가 빠르게 임대나 구매하는 주택 단지를 확정하도록 보조함으로써 오프라인에서 주택을 보는 범위 및 시간을 줄인다.

본 발명의 실시예에서의 기술방안을 더욱 명확하게 해석하기 위하여, 아래에서는 실시예 설명에서 사용이 필요한 도면에 대해 간단하게 소개하기로 한다. 물론, 아래 설명에서의 첨부된 도면은 단지 본 발명의 일부 실시예일 뿐, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자들은 창조적인 노동을 하지 않는 전제하에서 이러한 도면에 대해 수정과 대체를 행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예 1이 제공하는 주택 단지 지능 추천 방법의 플로차트이고;
도 2는 본 발명의 실시예 2가 제공하는 거주 가능 주택 단지 데이터를 발굴하는 절차 안내도이며;
도 3은 본 발명의 실시예 2의 바람직한 실시 방식이 제공하는 주택 단지 지능 추천 페이지의 휴먼-컴퓨터 인터랙션 개인용 컴퓨터의 디스플레이 안내도이고;
도 4는 본 발명의 실시예 2의 바람직한 실시 방식이 제공하는 주택 단지 지능 추천 페이지의 휴먼-컴퓨터 인터랙션 지능 휴대폰 단말의 디스플레이 안내도이며;
도 5는 본 발명의 실시예 3이 제공하는 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 단계를 실현하는 플로차트이고;
도 6은 본 발명의 실시예 3이 제공하는 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나일 경우, 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 하는 플로차트이며;
도 7은 본 발명의 실시예 3이 제공하는 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나일 경우, 주택 단지 지능 추천 페이지의 휴먼-컴퓨터 인터랙션 개인용 컴퓨터의 디스플레이 안내도이고;
도 8은 본 발명의 실시예 3이 제공하는 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수일 경우, 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 하는 플로차트이며;
도 9는 본 발명의 실시예 3이 제공하는 목표 근무 지점 위치의 수량이 두개 일 경우, 주택 단지 지능 추천 페이지의 휴먼-컴퓨터 인터랙션 개인용 컴퓨터의 디스플레이 안내도이고;
도 10은 본 발명의 실시예 4가 제공하는 통근 시간 분포 정보 출력에 대한 실현 플로차트이며;
도 11은 본 발명의 실시예 4가 제공하는 하나의 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보 설명도이고;
도 12는 본 발명의 실시예 5의 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 발굴하는 플로차트 설명도이며;
도 13은 본 발명의 실시예6이 제공하는 통근 경로 상황을 출력하는 플로차트 설명도이고;
도 14는 본 발명의 실시예 7이 제공하는 주택 단지 지능 추천 장치의 구조도이며;
도 15는 본 발명의 실시예 8이 제공하는 단말 설비의 구조 설명도이고;
도 16은 본 발명의 실시예 9가 제공하는 설비의 하드웨어 구조 설명도이다.

아래에서는 첨부된 도면을 결부한 본 발명의 실시예에서의 기술방안에 대해 명확하고 완전하게 설명하기로 한다. 설명되는 실시예는 본 발명의 부분 실시예일 뿐 전부의 실시예가 아니고, 본 발명의 원리를 해석하기 위한 것일 뿐 본 발명을 이러한 구체적인 실시예에 한정시키고자 하는 것이 아님은 자명하다. 본 발명에서의 실시예를 기초로 하여, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자들이 창조적인 노동을 하지 않는 전제하에서 얻어지는 모든 기타 실시예는 모두 본 발명의 보호 범위 내에 속한다.

실시예 1:

도 1은 본 발명의 실시예 1이 제공하는 주택 단지 지능 추천 방법의 플로차트로서, 본 실시예는 주택 임대, 주택 구매를 할 때의 검색에 적용되어, 주택 임대, 주택 구매의 주택 단지의를 확정하여, 빠르게 임대/구매의 거주용 주택 단지를 선택할 수 있도록 한다. 본 실시예의 방법은 주택 단지 지능 추천 장치에 의해 실행될 수 있고, 통상적으로 각 주택 검색 소프트웨어류 클라이언트에 집적될 수 있거나, 또는 단독으로 하나의 클라이언트로 실행될 수 있다. 당해 방법은 구체적으로 아래의 단계 110 내지 130을 포함한다.

110: 입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하는바;

본 실시예에서, 사용자는 목표 근무 지점 위치, 예를 들어 목표 근무 지점 명칭을 클라이언트에 입력한다. 상기 클라이언트는 본 방법을 실행하는 독립 클라이언트일 수 있고, 당해 주택 단지 지능 추천 방법 서브프로그램을 집적한 종래의 주택검색용 툴 클라이언트일 수도 있다.

상기 목표 근무 지점 위치의 수량은 하나 또는 복수이다. 본 실시예는 적어도 하나의 목표 근무 지점의 주택 단지 지능 추천 방법을 제공하는바, 연인, 부부 쌍방, 여러 룸메이트가 공동 임대하는 경우를 고려할 수 있다.

120: 사전에 위치 추적 서비스(LBS)의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는바;

여기서, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나일 경우, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 단계는 구체적으로, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 조회하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼는 것을 포함한다.

상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수일 경우, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 단계는 구체적으로, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서 각각의 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 따로따로 조회하고, 매번의 조회 결과를 하나의 주택 단지 집합으로 구성하고, 얻어낸 각 주택 단지 집합의 교집합에서의 주택 단지를 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼는 것을 포함한다.

130: 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력한다.

여기서, 클라이언트는 직접 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하여 사용자에게 제공할 수 있고, 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보, 예를 들어 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 거리, 대중 교통 정류장까지의 거리, 가격, 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간, 주택 자원 수량, 거주 열도, 통근 경로 상황 등에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보에 대해 설정된 정렬 처리를 행한 후, 정렬 결과에 따라 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보에 대해 출력하여 사용자에게 제공할 수도 있는바, 본 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다. 여기서 통근 경로 상황은 선택 가능 거주용 주택 단지 근처의 대중 교통 정류장과 목표 근무 지점 위치 근처의 대중 교통 정류장 사이의 도달할 수 있는 경로의 정보를 가리킨다.

본 실시예는 사용자가 입력한 목표 근무 지점 위치에 의거하여, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 기술수단으로, 종래의 기술에서의 사용자가 거주용 주택 단지를 선택할 때 주택 단지의 상황을 전면적으로 요해하기 매우 어려워 제한된 시간 내에 종합 가격대성능비가 그다지 높지 않은 주택 단지를 선택하거나 또는 현장 조사를 행하여야만 거주용 주택 단지를 확정할 수 있는 등 효율이 낮은 문제를 해결하고, 사용자 목표 근무 지점을 입력하는 것만으로도 빠르게 기대하는 주택 단지를 선택할 수 있는 기술적 효과를 실현하고, 사용자가 거주용 주택 단지를 선택하는 효율을 향상시키고, 사용자 체험을 향상하며, 사용자가 주택 단지의 임대/구매를 빠르게 확정하도록 보조함으로써 오프라인에서 주택을 보는 범위 및 시간을 줄인다.

실시예 2:

본 실시예는 상기 실시예 1을 기초로 하여 실시예 1에서의 단계 120에 대하여 더 한층 해석한 것이고, 도 2는 본 발명의 실시예 2가 제공하는 거주 가능 주택 단지 데이터를 발굴하는 절차 안내도이다.

상기 LBS 위치 추적 데이터를 기초로하여 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 발굴해 내는 것은 구체적으로 아래의 단계 210 내지 230을 포함한다.

210: LBS 플랫폼에 저장된 위치 추적 데이터에 의거하여 복수의 사용자의 상주 포인트 위치 - 당해 상주 포인트 위치는 근무 지점 위치와 거주 위치를 포함함 -를 발굴해 내는바;

상기 LBS 플랫폼에 대량의 위치 추적 데이터가 저장되어 있고, 그중에는 대량의 사용자의 상주정보가 포함되어 있다.

220: 발굴해 낸 근무 지점 위치를 사전에 설정된 그리드에 따라 분류하고, 발굴해 낸 거주 위치를 소속된 주택 단지에 따라 분류하는바;

구체적으로, 상기 근무 지점 위치는 균일한 그리드를 적용하여 분류하는바, 그리드의 크기는 사전에 설정할 수 있고, 예시적으로, 길이 L1(예를 들어 1km), 너비 L2(예를 들어 1km)일 수 있으며, 구체적인 파라미터의 설정은 근무 지점 밀도에 의거하여 조정할 수 있다. 거주 위치는 소속된 주택 단지에 따라 분류하고, 분류 명칭은 주택 단지 명칭일 수 있다.

230: 분류 결과에 의거하여 각각의 그리드에서의 각각의 근무 지점 위치에 대응되는 핫포인트 거주용 주택 단지를 통계하여 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터로 삼는다; 상기 핫포인트 거주용 주택 단지는 사용자가 거주하는, 대응되는 근무 지점 위치 주변의 설정 범위 내에 출근하는 사용자 수량이 설정된 조건을 만족시키는 주택 단지를 포함한다.

구체적으로, 사전에 하나의 사용자 수량의 역치를 설정하고, 각각의 근무 지점 설정범위 내, 예를 들어 1 제곱킬로미터범위 내에서, 대응되는 당해 근무 지점에서 출근하고 또 각 주택 단지에 거주하는 사용자 수를 통계해내고, 거주용 주택 단지 내의 사용자 수가 설정값을 초과할 때, 상기 거주용 주택 단지는 핫포인트 거주용 주택 단지이다. 주택 단지의 사용자 수가 많을수록 대응되는 주택 단지의 거주 열도는 높다.

본 실시예의 일 바람직한 실시 방식에서, 상기 핫포인트 거주용 주택 단지를 발굴해 낸 후, 상기 발굴해 낸 데이터에서 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 조회하고, 획득한 선택 가능 거주용 주택 단지 정보를 선택 가능 거주용 주택 단지의 거주 열도에 따라 높은데서 낮은데로의 순서대로 정렬하여 출력한다. 나아가, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지를 거주 열도에 따라 정렬하여 출력되는 것을 기초로 하여, 각 주택 단지의 기타 파라미터 정보, 예를 들어 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 거리, 대중 교통 정류장까지의 거리, 가격, 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간, 주택 자원 수량, 통근 경로 상황, 추천 이유 등을 더 추가할 수 있다. 도 3, 도 4는 개인용 컴퓨터 및 지능 휴대폰 단말에서 본 발명의 실시예의 바람직한 실시 방식을 운용하는 주택 단지 지능 추천 페이지의 휴먼-컴퓨터 인터랙션 설명도를 따로따로 도시한다. 도 3이 도시하는 바와 같이, 당해 페이지에는 선택 가능 거주용 주택 단지의 거주 열도 정보(31), 선택 가능 거주용 주택 단지의 가격 정보(32), 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 정보(33), 선택 가능 거주용 주택 단지와 상기 목표 근무 지점 위치의 거리 정보(34), 및 추천 이유(35)가 동시에 포함된다. 도 4가 도시하는 바와 같이, 당해 페이지에는 선택 가능 거주용 주택 단지의 거주 열도 정보(41), 각 핫포인트 거주용 주택 단지의 지도에서의 분포 정보(42)가 포함된다.

본 실시예는 오프라인에서 각 근무 지점에 대응되는 각 거주용 주택 단지의 거주 열도를 발굴하여, 사용자가 목표 근무 지점 위치만 입력하면, 목표 근무 지점 및 주변의 출근하는 자들이 거주하는 핫 주택 단지를 획득할 수 있는 것을 통하여, 사용자의 주택 선택 결정을 보조함으로써, 종래의 기술에서의 사용자가 거주용 주택 단지를 선택할 때 주택 단지의 상황을 전면적으로 요해하기 매우 어려워 제한된 시간 내에 종합 가격대성능비가 그다지 높지 않은 주택 단지를 선택하거나 또는 현장 조사를 행하여야만 거주용 주택 단지를 확정할 수 있는 등 효율이 낮은 문제를 해결하고, 사용자가 거주용 주택 단지를 선택하는 효율을 향상시키고, 사용자 체험을 향상시키고, 사용자가 주택 단지의 임대/구매를 빠르게 확정하도록 보조함으로써, 오프라인에서 주택을 보는 범위 및 시간을 줄인다.

실시예 3:

본 실시예는 실시예 1을 기초로 하여, 구체적으로, 실시예 1에서의 정보 출력 단계에 대하여 더 한층 해석한다. 도 5는 본 발명의 실시예 3이 제공하는 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 단계를 실현하는 플로차트이다.

구체적으로, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 단계는 아래의 단계 310, 320을 포함한다.

310: 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행한다;

320: 정렬 결과에 따라 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력한다.

여기서, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 파라미터 정보는 상기 목표 근무 지점 위치까지의 거리, 대중 교통 정류장까지의 거리, 가격, 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간, 주택 자원 수량, 거주 열도, 통근 경로 상황 중의 적어도 하나를 포함한다. 상기 거주 열도는 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지에 거주하고 상기 목표 근무 지점 위치에 출근하는 사용자의 수에 의거하여 확정한 것이다. 거주 열도의 순서에 의거하여 정렬을 출력하는 것은 이미 상기 실시예 2에서 구체적으로 소개하였다. 상기 목표 근무 지점 위치의 수량은 하나 또는 복수이다.

도 6은 본 발명의 실시예가 제공하는 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나일 경우, 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 하는 플로차트이다. 도 6이 도시하는 바와 같이, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나일 경우, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 것은 구체적으로 아래의 단계 310-1 내지 310-3을 포함한다.

310-1: 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치를 획득하고;

310-2: 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치에 의거하여 선택 가능 거주용 주택 단지에 대응되는 정렬 가중치를 계산하며;

310-3: 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 정렬 가중치에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행한다.

예시적으로, 한 구체적인 예에서, 각 선택 가능 거주용 주택 단지를 고려한 파라미터 정보에는, 각 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 거리Ai, 통근 시간Bi, 통근 경로 상황Ci, 대중 교통 정류장까지의 거리Di, 가격Ei가 있고, 사전에 상기 파라미터 정보에 대응되는 가중치 ai, bi, ci, di, ei를 설정하고, 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치에 의거하여 선택 가능 거주용 주택 단지에 대응되는 정렬 가중치 Hi, Hi=Ai×ai+Bi×bi+Ci×ci+Di×di+Ei×ei를 계산하는바, 여기서 i는 i번째 선택 가능 거주용 주택 단지이다. 상기 계산한 선택 가능 거주용 주택 단지의 정렬 가중치 Hi에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행한다. 도 7은 본 발명의 실시예 3이 제공하는 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나일 경우, 주택 단지 지능 추천 페이지의 휴먼-컴퓨터 인터랙션 개인용 컴퓨터의 디스플레이 안내도를 도시하였는바, 도 7이 도시하는 바와 같이, 당해 페이지에는 선택 가능 거주용 주택 단지의 가격 정보(71), 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 정보(72), 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 거리 정보(73), 및 추천 이유(74)가 동시에 포함된다.

도 8은 본 발명의 실시예가 제공하는 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수일 경우, 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 하는 플로차트이다. 도 8이 도시하는 바와 같이, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수일 경우, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 것은 구체적으로 아래의 단계 310-2', 310-2'를 포함한다.

310-1': 설정한 책략을 기초로 하고 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 부분 파라미터 정보에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 대략적인 정렬을 행한다;

상기 설정한 책략은 균형적인 책략 또는 하나의 목표 근무 지점 위치에 편향하는 책략을 가리킨다. 구체적인 상황에 의거하여 대략적인 정렬을 할 때 고려해야 하는 부분 파라미터 정보가 구체적으로 어떤 것인지를 선택할 수 있다.

310-2': 대략적인 정렬 결과 중 정밀한 정렬을 행해야 하는 주택 단지 구역에 대하여, 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지의 기타 파라미터 정보에 의거하여 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 재차 정렬을 행한다.

예시적으로, 한 구체적인 예에서, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 두개, 즉 목표 근무 지점 위치 M과 N일 경우, 대략적인 정렬을 할 때 고려해야 하는 부분 파라미터 정보의 예시적 선택은, 선택 가능 거주용 주택 단지와 목표 근무 지점 위치 사이의 거리와 통근 시간이다. 선택 가능 거주용 주택 단지 i와 상기 목표 근무 지점 위치 M의 거리가 설정 거리보다 가까운 것을 Fi로 표시하고, 선택 가능 거주용 주택 단지 i에서 상기 목표 근무 지점 위치 M까지의 통근 시간이 30분보다 짧은 것을 Gi로 표시하고, 선택 가능 거주용 주택 단지 i에서 상기 목표 근무 지점 위치M까지의 통근 시간이 30분보다 길고 60분보다 짧은 것을 Ji로 표시하고, 선택 가능 거주용 주택 단지 i와 상기 목표 근무 지점 위치N의 거리가 설정 거리보다 가까운 것을 fi로 표시하고, 선택 가능 거주용 주택 단지 i에서 상기 목표 근무 지점 위치 N까지의 통근 시간이 30분보다 짧은 것을 gi로 표시하고, 선택 가능 거주용 주택 단지 i에서 상기 목표 근무 지점 위치N까지의 통근 시간이 30분보다 길고 60분보다 짧은 것을 ji로 표시한다고 가정한다.

균형적인 책략을 적용할 경우, 대략적인 정렬 순서는 하기와 같다.

Fi∩fi＞Fi∩gi=Gi∩fi＞Gi∩gi＞Fi∩ji=Ji∩fi＞Gi∩ji＞Ji∩gi＞Ji∩ji,

Fi∩fi의 우선 순위 급이 가장 높은바, 즉 M과 N에서 거리가 모두 가깝고; 그 다음은 차례대로 Fi∩gi, Gi∩fi, Gi∩ji, 즉, 한 쪽과의 거리가 비교적 가깝거나, 또는 양쪽까지의 통근 시간이 모두 30분보다 짧고; 또 그 다음은 차례대로 Fi∩ji, Ji∩fi, Gi∩ji, Ji∩gi, Hi∩ji, 즉 한 쪽과의 거리가 비교적 멀지만, 다른 한 쪽과는 거리가 가깝거나, 또는 양쪽과 모두 멀리 떨어져 있다.

목표 근무 지점 위치 M에 편향하는 책략을 적용할 경우, 대략적인 정렬 순서는 하기와 같다.

Fi∩fi＞Fi∩gi＞Fi∩ji＞Gi∩fi＞Gi∩gi＞Gi∩ji＞Ji∩fi＞Ji∩gi＞Ji∩ji.

편향 목표 근무 지점 위치 N에 편향하는 책략을 적용할 경우, 대략적인 정렬 순서는 하기와 같다.

Fi∩fi＞Gi∩fi＞Ji∩fi＞Fi∩gi＞Gi∩gi＞Ji∩gi＞Fi∩ji＞Gi∩ji＞Ji∩ji.

대략적인 정렬 결과에서, 각각의 주택 단지 구역, 예를 들어 주택 단지 구역 Fi∩fi에 대해, 정밀한 정렬을 행하고, 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지의 기타 파라미터 정보, 예를 들어 가격, 당해 주택 단지 구역 중의 각 주택 단지와 대중 교통 정류장의 거리 등에 의거하여 정밀한 정렬을 행하고, 구체적인 정렬 규칙은 상기의 목표 근무 지점 위치 수량이 하나일 경우에 적용한 가중치 정렬 방법을 따를 수 있는바, 여기서 반복되는 기술은 하지 않기로 한다.

도 9에서는 본 발명의 실시예 3이 제공하는 목표 근무 지점 위치의 수량이 두개일 경우, 주택 단지 지능 추천 페이지의 휴먼-컴퓨터 인터랙션개인용 컴퓨터의 디스플레이 안내도를 도시한다. 도 9가 도시하는 바와 같이, 당해 페이지에는 선택 가능 거주용 주택 단지의 가격 정보(91), 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치 M까지의 통근 시간 정보(92), 선택 가능 거주용 주택 단지와 상기 목표 근무 지점 위치 M의 거리 정보(93), 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치 N까지의 통근 시간 정보(94), 선택 가능 거주용 주택 단지와 상기 목표 근무 지점 위치N의 거리 정보(95), 및 추천 이유(96)가 동시에 포함된다.

본 실시예의 다른 한 바람직한 실시 방식에서, 당해 방법은 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행할 수 있는 것 외에,

사용자 클릭율, 만족도의 피드백에 의거하여 정렬에 대해 조정을 행하고, 정렬하여 출력된 주택 단지 정보가 더욱 사용자의 기대에 부합되게 하는 것을 더 포함한다.

본 실시예는 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하고, 정렬한 후의 결과를 출력하여 사용자에게 제공하여 참조하도록 하는 것을 통하여, 사용자가 주택 단지의 임대/구매를 빠르게 확정하도록 보조함으로써, 오프라인에서 주택을 보는 범위를 줄이고, 종래의 기술에서 사용자가 거주용 주택 단지를 선택할 때, 주택 단지의 상황을 전면적으로 요해하기 매우 어려워 제한된 시간 내에 종합 가격대성능비가 그다지 높지 않은 주택 단지를 선택하거나 또는 현장 조사를 행하여야만 거주용 주택 단지를 확정할 수 있는 등 효율이 낮은 문제를 해결하고, 사용자 체험을 향상시킨다

실시예 4:

본 실시예는 상기 각 실시예를 기초로 하여, 구체적으로, 상기 실시예에서 출력한 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보에 대해 상세하게 설명한다. 상기 실시예에서 출력한 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보는 선택 가능 거주용 주택 단지의 표지 정보(예를 들어, 명칭), 파라미터 정보 등을 포함할 수 있다. 당해 파라미터 정보는 통근 시간 분포 정보를 포함할 수 있다. 도 10은 본 발명의 실시예 4가 제공하는 통근 시간 분포 정보 출력에 대한 실현 플로차트이고, 구체적으로 아래의 단계 410, 420을 포함한다.

410: 사전에 LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보에 의거하여, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 획득하고;

420: 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 출력한다.

여기서, 상기 통근 시간 분포 정보는, 복수의 설정 시간 길이에서의 각각의 설정 시간 길이에 대하여, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지 사용한 시간 길이가 당해 설정 시간 길이 내에 있는 사용자 비례 정보인 것을 포함한다.

구체적으로, 사전에 샘플링 수량을 설정하고, 상기 통근 시간을 고르게 분단하며, LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간에 의거하여 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 사용자가 각 분단시간 내에 놓이는 사용자를 통계할 수 있다. 상기 통근 시간을 횡좌표로 하고, 상기 각 분단시간 내에 놓이는 사용자 수와 샘플링 수량의 비율을 종좌표로 하여, 각 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 얻어낸다. 도 11에서는 본 발명의 실시예가 제공하는 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보의 설명도를 도시한다.

본 실시예는 사전에 LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보에 의거하여, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 획득하고; 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 출력하여, 사용자에게 제공하여 참조하도록 하는 것을 통하여 사용자가 주택 단지의 임대/구매를 빠르게 확정하도록 보조함으로써, 오프라인에서 주택을 보는 범위를 줄이고, 종래의 기술에서의 사용자가 거주용 주택 단지를 선택할 때 주택 단지의 상황을 전면적으로 요해하기 매우 어려워 제한된 시간 내에 종합 가격대성능비가 그다지 높지 않은 주택 단지를 선택하거나 또는 현장 조사를 행하여야만 거주용 주택 단지를 확정할 수 있는 등 효율이 낮은 문제를 해결하고, 사용자 체험을 향상시킨다.

실시예 5:

본 실시예는 실시예 4를 기초로 하여, 구체적으로, 실시예 4에서의 통근 시간 분포 정보를 발굴하는 것에 대해 상세하게 설명한다. 도 12는 본 발명의 실시예 5의 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 발굴하는 플로차트의 설명도로서, 구체적으로 아래의 단계 510 내지 530을 포함한다.

510: LBS가 저장한 사용자 궤적 데이터에서 무효 사용자 궤적 데이터를 필터링하고; 구체적으로, LBS가 사용자 궤적 데이터를 수집하는 과정에서, 적용한 수단과 방법의 미비로 인하여 수집해낸 사용자 데이터에 오차가 존재함을 초래하여 획득한 사용자 궤적 데이터가 일반 사용자 행위와 엄중하게 어긋날 수 있는바, 당해 단계는 사용자의 합리적인 행위에 대한 분석을 결부하는 것을 통하여, 이러한 무효한 사용자 궤적 데이터를 필터링하여 제거한다.

520: 필터링한 후 남은 유효 사용자 궤적 데이터를 시작점 위치와 종점 위치에 따라 분류하는바, 구체적으로 당해 단계는 동일한 시작점 위치와 동일한 종점 위치를 갖는 사용자의 유효 사용자 궤적 데이터를 한 부류로 분류할 수 있다.

530: 분류 결과에 의거하여 각 그리드 내의 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 통계한다. 예를 들어 설명하자면, 그리드 내의 근무 지점 위치 A에서 주택 단지 B까지의 통근 시간 분포 정보를 통계할 때, 먼저 상기 분류 결과에서 시작점 위치가 A, 종점 위치가 B인 분류를 조회하고, 다음 조회해 낸 각 분류에 포함되는 사용자의 유효 사용자의 궤적 데이터에서의 통근 시간을 통계하여 통근 시간 분포 정보를 얻어낸다.

본 실시예는 사전에 LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보에 의거하여, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 획득하고; 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 출력하고, 사용자에게 제공하여 참조하도록 하는 것을 통하여 사용자가 주택 단지의 임대/구매를 빠르게 확정하도록 보조함으로써, 오프라인에서 주택을 보는 범위를 줄이고, 종래의 기술에서 사용자가 거주용 주택 단지를 선택할 때 주택 단지의 상황을 전면적으로 요해하기 매우 어려워 제한된 시간 내에 종합 가격대성능비가 그다지 높지 않은 주택 단지를 선택하거나 또는 현장 조사를 행하여야만 거주용 주택 단지를 확정할 수 있는 등 효율이 낮은 문제를 해결하고, 사용자 체험을 향상시킨다.

실시예 6:

본 실시예는 상기 각 실시예를 기초로 하여, 구체적으로, 상기 실시예에서의 출력한 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보 출력에 대해 상세하게 설명한다. 상기 실시예에서 출력한 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보는 선택 가능 거주용 주택 단지의 표지 정보(예를 들어, 명칭), 파라미터 정보 등을 포함할 수 있다. 당해 파라미터 정보는 통근 경로 상황, 즉 선택 가능 거주용 주택 단지 근처의 대중 교통 정류장과 목표 근무 지점 위치 근처의 대중 교통 정류장 사이의 도달할 수 있는 경로의 정보를 포함할 수 있다. 도 13은 본 발명의 실시예 6이 제공하는 통근 경로 상황을 출력하는 플로차트 설명도로서, 구체적으로 아래의 단계 610, 620을 포함한다.

610: 서버로 대중 교통 경로 조회 청구를 송신하여, 상기 서버가 오프라인에서 얻어낸 각 대중 교통 정류장 간의 도달할 수 있는 경로에서 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 근처의 대중 교통 정류장과 상기 목표 근무 지점 위치 근처의 대중 교통 정류장 사이의 도달할 수 있는 경로를 획득하고, 획득한 도달할 수 있는 경로의 정보를 피드백하도록 하고;

620: 서버가 피드백한 상기 도달할 수 있는 경로의 정보를 수신하고, 상기 도달할 수 있는 경로의 정보를 출력한다.

여기서, 상기 도달할 수 있는 경로의 정보는 탑승 가능 차량 명칭, 환승 회수, 통근 시간 등을 포함한다.

본 실시예는 상기 기초 실시예의 유익한 효과를 구비하는 기초하에, 오프라인 분산 환경에 대중 교통경로 검색엔진을 배치하여, 오프라인에서 임의의 두 대중 교통 정류장 사이의 경로 기획을 계산해낼 수도 있는바, 온라인 대중 교통경로 기획이 청구한 소요시간을 2-20s에서 약 10ms로 줄여 빠르게 사용자를 도와 온라인으로 최적의 주택 단지를 계산해내도록 하는 동시에 도달할 수 있는 대중 교통 경로 정보를 획득하는 정확도를 향상시킬 수 있다.

나아가, 상기 각 실시예의 기초하에, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지와 서드 파티 부동산 사이트의 하이퍼 링크를 형성하고, 사용자가 본 발명의 상기 각 실시예가 제공하는 주택 단지 지능 추천 방법에 의거하여 주택 임대/구매하는 주택 단지를 확정하고, 나아가 당해 방법을 통하여 획득한 주택 단지를 클릭하여, 서드 파티 부동산 사이트로 점핑하여, 마지막으로 오프라인에서 보게 될 주택 단지를 확정하고, 집주인이나 중개인과 연락하여 실제로 현장에 가서 집을 보는 것으로, 최종적으로 서드 파티와 다같이 이익을 보는 것을 실현한다.

실시예 7:

도 14는 본 발명의 실시예 7이 제공하는 주택 단지 지능 추천 장치의 구조도이다. 도 14가 도시하는 바와 같이, 상기 장치는

입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하기 위한 목표 근무 지점 위치 수신 모듈(710);

사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하기 위한 선택 가능 거주용 주택 단지 획득 모듈(720);

상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하기 위한 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보 출력 모듈(730)을 포함한다.

상기 목표 근무 지점 위치의 수량은 하나 또는 복수이다. 상기 목표 근무 위치의 수량이 하나일 경우, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 획득 모듈(720)은 구체적으로 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 조회하여 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼기 위한 것이고; 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수일 경우, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 획득 모듈(720)은 구체적으로 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서 각각의 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 따로따로 조회하고, 매번의 조회 결과를 하나의 주택 단지 집합으로 구성하고, 얻어낸 각 주택 단지 집합의 교집합에서의 주택 단지를 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼기 위한 것이다.

본 실시예는 사용자가 입력한 목표 근무 지점 위치에 의거하여 사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 기술수단으로서, 종래의 기술에서의 사용자가 거주용 주택 단지를 선택할 때 주택 단지의 상황을 전면적으로 요해하기 매우 어려워 제한된 시간 내에 종합 가격대성능비가 높지 못한 주택 단지를 선택하거나 또는 현장 조사를 행하여야만 거주용 주택 단지를 확정할 수 있는 등 효율이 낮은 문제를 해결하고, 사용자 목표 근무 지점을 입력하는 것만으로도 빠르게 기대하는 주택 단지를 선택할 수 있는 기술적 효과를 실현하고, 사용자가 거주용 주택 단지를 선택하는 효율을 향상시키고, 사용자 체험을 향상하며, 사용자가 주택 단지의 임대/구매를 빠르게 확정하도록 보조함으로써 오프라인에서 주택을 보는 범위 및 시간을 줄인다.

상기 실시예의 기초하에, 상기 장치는, LBS 플랫폼에 저장된 위치 추적 데이터에 의거하여 복수의 사용자의 상주 포인트 위치를 발굴해 내고 - 당해 상주 포인트 위치는 근무 지점 위치와 거주 위치를 포함함-; 발굴해 낸 근무 지점 위치를 사전에 설정된 그리드에 따라 분류하고, 발굴해 낸 거주 위치를 소속된 주택 단지에 따라 분류하며; 분류 결과에 의거하여 각각의 그리드에서의 각각의 근무 지점 위치에 대응되는 핫포인트 거주용 주택 단지를 통계하여 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터로 삼기 위한 제1 데이터 발굴 모듈을 더 포함한다.

나아가, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 정보 출력 모듈(730)은 구체적으로, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하기 위한 선택 가능 거주용 주택 단지 정렬 유닛; 정렬 결과에 따라 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하기 위한 정렬 결과 출력 유닛을 포함한다.

나아가, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나일 경우, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 정렬 유닛은 구체적으로 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치를 획득하고; 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치에 의거하여 선택 가능 거주용 주택 단지에 대응되는 정렬 가중치를 계산하며; 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 정렬 가중치에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하기 위한 것이다. 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수일 경우, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 정렬 유닛은 구체적으로, 설정한 책략을 기초로 하고, 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 부분 파라미터 정보에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 대략적인 정렬을 행하고; 대략적인 정렬 결과 중 정밀한 정렬을 행해야 하는 주택 단지 구역에 대하여 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지의 기타 파라미터 정보에 의거하여 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 재차 정렬을 행하기 위한 것이다.

여기서, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 파라미터 정보는, 상기 목표 근무 지점 위치까지의 거리, 대중 교통 정류장까지의 거리, 가격, 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간, 주택 자원 수량, 거주 열도, 통근 경로 상황 중의 적어도 하나를 포함하며; 상기 거주 열도는 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지에 거주하고 상기 목표 근무 지점 위치에 출근하는 사용자의 수에 의거하여 확정한 것이다.

상기 선택 가능 거주용 주택 단지 정보 출력 모듈은, 사전에 LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 획득하는 방법에 따라 상기 통근 시간 분포 정보를 획득한다.

나아가, 상기 장치는, LBS가 저장한 사용자 궤적 데이터에서 무효 사용자 궤적 데이터를 필터링하고; 필터링한 후 남은 유효 사용자 궤적 데이터를 시작점 위치와 종점 위치에 따라 분류하며; 분류 결과에 의거하여 각 그리드 내의 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 통계하기 위한 제2 데이터 발굴 모듈을 더 포함한다.

상기 실시예의 기초하에, 출력된 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보는 통근 경로 정보를 포함한다. 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 정보 출력 모듈은, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 출력 모듈이 서버로 대중 교통 경로 조회 청구를 송신하여 상기 서버가 오프라인에서 얻어낸 각 대중 교통 정류장간의 도달할 수 있는 경로에서 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 근처의 대중 교통 정류장과 상기 목표 근무 지점 위치 근처의 대중 교통 정류장 사이의 도달할 수 있는 경로를 획득하고, 획득한 도달할 수 있는 경로의 정보를 피드백하도록 하고; 서버가 피드백한 상기 도달할 수 있는 경로의 정보를 수신하여 통근경로 정보로 삼는 방법에 따라 상기 통근 경로 정보를 획득한다.

상기 주택 단지 지능 추천 장치는 본 발명의 실시예가 제공하는 주택 단지 지능 추천 방법을 실행할 수 있고, 실행 방법에 상응하는 기능 모듈과 유익한 효과를 구비한다. 나아가, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지와 서드 파티 부동산 사이트의 하이퍼 링크를 형성하고, 사용자가 본 발명의 상기 각 실시예에 의거하여 주택 임대/구매하는 주택 단지를 확정하고, 나아가 획득한 주택 단지를 클릭하는 것을 통하여 서드 파티 부동산 사이트로 점핑하여, 마지막으로 오프라인에서 보게 될 주택 단지를 확정하고, 집주인이나 중개인과 연락하여 실제로 현장에 가서 집을 보는 것으로, 최종적으로 서드 파티와 다같이 이익을 보는 것을 실현한다.

본 발명의 실시예는 단말 설비를 더 제공한다. 도 15가 도시하는 바와 같이, 당해 단말 설비는 상기 주택 단지 지능 추천 장치(810)을 포함하고, 당해 장치는 목표 근무 지점 위치 수신 모듈(811), 선택 가능 거주용 주택 단지 획득 모듈(812) 및 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보 출력 모듈(813) 을 포함한다. 당해 단말 설비는 구체적으로 PC(Personal Computer, 개인용 컴퓨터), 노트북 컴퓨터, 휴대폰 등 설비일 수 있다.

실시예 8

본 발명의 실시예는 비휘발성 컴퓨터 저장 매체를 더 제공한다. 상기 컴퓨터 저장 매체에는 하나 또는 복수의 프로그램이 저장되어 있고, 상기 하나 또는 복수의 프로그램이 하나의 장치에 의해 실행될 때 상기 장치가,

입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하고;

상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 조작을 행할 수 있도록 한다.

상기 저장 매체는 상기 장치에 의해 상기 조작이 행하여질 때, 상기 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로하여 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 발굴해 내는 것은 구체적으로,

LBS 플랫폼에 저장된 위치 추적 데이터에 의거하여 복수의 사용자의 상주 포인트 위치를 발굴해 내는 것 - 당해 상주 포인트 위치는 근무 지점 위치와 거주 위치를 포함함 -;

발굴해 낸 근무 지점 위치를 사전에 설정된 그리드에 따라 분류하고, 발굴해 낸 거주 위치를 소속된 주택 단지에 따라 분류하는 것;

분류 결과에 의거하여 각각의 그리드에서의 각각의 근무 지점 위치에 대응되는 핫포인트 거주용 주택 단지를 통계하여 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터로 삼는 것 - 상기 핫포인트 거주용 주택 단지는 사용자가 거주하는, 대응되는 근무 지점 위치 주변의 설정 범위 내에서 출근하는 사용자 수가 설정된 조건을 만족시키는 주택 단지를 포함함 -,

을 포함하는 것이 바람직하다.

나아가, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나이고, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 것은 구체적으로,

사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 조회하고, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼는 것을 포함한다.

나아가, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수이고, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 것은 구체적으로,

사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서, 각각의 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 따로따로 조회하고, 매번의 조회 결과를 하나의 주택 단지 집합으로 구성하고, 얻어낸 각 주택 단지 집합의 교집합에서의 주택 단지를 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼는 것을 포함한다.

나아가, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 것은 구체적으로,

상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하고; 정렬 결과에 따라 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 것을 포함한다.

나아가, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나이고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 것은 구체적으로,

각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치를 획득하고;

각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치에 의거하여 선택 가능 거주용 주택 단지에 대응되는 정렬 가중치를 계산하고;

각 선택 가능 거주용 주택 단지의 정렬 가중치에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 것,

을 포함한다

나아가, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수이고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 것은 구체적으로,

설정한 책략을 기초로 하고, 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 부분 파라미터 정보에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 대략적인 정렬을 행하고;

대략적인 정렬 결과 중 정밀한 정렬을 행해야 하는 주택 단지 구역에 대하여, 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지의 기타 파라미터 정보에 의거하여, 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 재차 정렬을 행하는 것,

을 포함한다.

나아가, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 파라미터 정보는 상기 목표 근무 지점 위치까지의 거리, 대중 교통 정류장까지의 거리, 가격, 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간, 주택 자원 수량, 거주 열도, 통근 경로 정보 중의 적어도 하나를 포함한다;

여기서, 상기 거주 열도는 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지에 거주하고 상기 목표 근무 지점 위치에 출근하는 사용자의 수에 의거하여 확정된 것이다.

나아가, 출력된 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보는 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 포함하고; 상기 통근 시간 분포 정보는,

사전에 LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보에 의거하여, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 획득하는 방법에 따라 획득하는바;

나아가, LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 발굴해 내는 것은 구체적으로,

LBS가 저장한 사용자 궤적 데이터에서 무효 사용자 궤적 데이터를 필터링하고;

필터링한 후 남은 유효 사용자 궤적 데이터를 시작점 위치와 종점 위치에 따라 분류하고;

분류 결과에 의거하여 각 그리드 내의 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 통계하는 것,

을 포함한다.

나아가, 출력된 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보는 통근 경로 정보를 포함하고, 상기 통근 경로 정보는,

서버로 대중 교통 경로 조회 청구를 송신하여, 상기 서버가 오프라인에서 얻어낸 각 대중 교통 정류장간의 도달할 수 있는 경로에서 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 근처의 대중 교통 정류장과 상기 목표 근무 지점 위치 근처의 대중 교통 정류장 사이의 도달할 수 있는 경로를 획득하고, 획득한 도달할 수 있는 경로의 정보를 피드백하도록 하고;

서버가 피드백한 상기 도달할 수 있는 경로의 정보를 수신하여 통근 경로 정보로 삼는 방법에 따라 획득한다.

실시예 9

도 16을 참조하면, 본 발명의 실시예는 설비의 하드웨어 구조를 제공한다. 당해 설비는 프로세서(901), 메모리(902), 입력 장치(903) 및 출력 장치(904)를 포함하는바; 설비에서의 프로세서(901)의 수량은 하나 또는 복수일 수 있으며, 도 16에서는 하나의 프로세서(901)을 예로 한다. 설비에서의 프로세서(901), 메모리(902), 입력 장치(903) 및 출력 장치(904)는 버스 또는 기타 방식을 통하여 연결될 수 있는데, 도 16에서는 버스를 통하여 연결되는 것을 예로 한다.

메모리(902)는 일종의 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서 저장 소프트웨어 프로그램, 컴퓨터 실행 가능 프로그램 및 모듈, 본 발명의 실시예에서의 주택 단지 지능 추천 방법에 대응되는 프로그램 명령/모듈(예를 들어, 도면 14가 도시하는 바와 같은 주택 단지 지능 추천 장치에서의 목표 근무 지점 위치 수신 모듈(710), 선택 가능 거주용 주택 단지 획득 모듈(720), 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보 출력 모듈(730))과 같은 것에 사용될 수 있다. 프로세서(901)는 메모리(902)에 저장된 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 운행하는 것을 통하여, 설비의 각 기능 응용 및 데이터 처리를 실행하는바, 즉, 상기 방법의 실시예에서의 주택 단지 지능 추천 방법을 실현한다.

메모리(902)는 저장 프로그램 영역과 저장 데이터 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 저장 프로그램 영역은 조작시스템, 적어도 하나의 기능이 필요한 애플리케이션을 저장할 수 있고; 저장 데이터 영역은 설비의 사용에 의거하여 생성된 데이터 등을 저장할 수 있다. 이 외에, 메모리(902)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 비휘발성 메모리, 예를 들어 적어도 하나의 디스크 메모리 장치, 플래시 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 고체형 메모리 장치를 더 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 메모리(902)는 진일보하여 프로세서(901)를 상대로 하여 원격 설정된 메모리를 더 포함할 수 있는바, 이런 원격 메모리는 네트웍을 통하여 서버로 연결될 수 있다. 상기 네트웍의 실예는 인터넷, 기업 인트라넷, 근거리 통신망, 이동 통신망 및 그 조합을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

입력 장치(903)는 입력한 디지털 또는 문자 정보를 수신하고, 및 단말의 사용자 설정 및 기능 제어와 관련되는 키 신호 입력을 산생하기 위한 것일 수 있다. 출력 장치(904)는 스크린 등 디스플레이 설비를 포함할 수 있다.

즉, 또한 상기 설비는, 하나 또는 복수의 프로세서,

메모리,

및 하나 또는 복수의 모듈을 포함하고, 상기 하나 또는 복수의 모듈은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 또는 복수의 프로세서에 의해 실행될 때,

입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하고;

나아가, LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 발굴해 내는 것은 구체적으로,

LBS 플랫폼에 저장된 위치 추적 데이터에 의거하여 복수의 사용자의 상주 포인트 위치를 발굴해 내고 - 당해 상주 포인트 위치는 근무 지점 위치와 거주 위치를 포함함 -;

발굴해 낸 근무 지점 위치를 사전에 설정된 그리드에 따라 분류하고, 발굴해 낸 거주 위치를 소속된 주택 단지에 따라 분류하며;

분류 결과에 의거하여 각각의 그리드에서의 각각의 근무 지점 위치에 대응되는 핫포인트 거주용 주택 단지를 통계하여 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터로 삼는 것 - 상기 핫포인트 거주용 주택 단지는 사용자가 거주하는, 대응되는 근무 지점 위치 주변의 설정 범위 내에서 출근하는 사용자 수가 설정된 조건을 만족시키는 주택 단지를 포함함 -을 포함한다. 나아가, 상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나이고, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 것은 구체적으로,

사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 조회하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼는 것을 포함한다

사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서 각각의 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 따로따로 조회하고, 매번의 조회 결과를 하나의 주택 단지 집합으로 구성하고, 얻어낸 각 주택 단지 집합의 교집합에서의 주택 단지를 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼는 것을 포함한다.

각 선택 가능 거주용 주택 단지의 정렬 가중치에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 것을 포함한다

대략적인 정렬 결과 중 정밀한 정렬을 행해야 하는 주택 단지 구역에 대하여, 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지의 기타 파라미터 정보에 의거하여 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 재차 정렬을 행하는 것을 포함한다.

여기서, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 파라미터 정보는 상기 목표 근무 지점 위치까지의 거리, 대중 교통 정류장까지의 거리, 가격, 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간, 주택 자원 수량, 거주 열도, 통근 경로 정보 중 적어도 하나를 포함하며;

여기서, 상기 거주 열도는 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지에 거주하고 상기 목표 근무 지점 위치에 출근하는 사용자의 수에 의거하여 확정한 것이다.

사전에 LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 획득하는 방법에 따라 획득하고,

분류 결과에 의거하여 각 그리드 내의 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 통계하는 것을 포함한다. 나아가, 출력된 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보는 통근 경로 정보를 포함하고, 상기 통근 경로 정보는,

상기의 실시 방식에 관한 설명을 통하여, 소속된 기술분야의 통상의 지식을 가진 자들은, 본 발명은 소프트웨어 및 필수적인 일반 하드웨어의 도움으로 실현될 수 있고, 물론 하드웨어를 통하여 실현될 수도 있으나, 대부분 경우에 전자는 더 바람직한 실시 방식이라는 것을 명확하게 이해할 수 있다. 이러한 이해를 기초로 하여, 본 발명의 기술방안은 본질적으로 또는 종래의 기술에 대해 기여를 한 부분은 소프트웨어 제품의 형식으로 구현할 수 있고, 당해 컴퓨터 소프트웨어 제품은 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 예를 들어 컴퓨터의 플로피 디스켓, 판독 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory, RAM), 플래시(FLASH)메모리, 하드 디스크나 CD 등에 저장될 수 있고, 약간의 명령을 포함하여 한대의 컴퓨터 설비(개인용 컴퓨터, 서버, 또는 네트웍 설비 등일 수 있음)로 본 발명의 각 실시예에서 전술한 방법을 실행하도록 한다.

주의해야할 바로는, 상기 주택 단지 지능 추천 장치의 실시예에서, 포함되는 각 유닛과 모듈은 단지 기능 로직에 따라 구분을 행한 것일 뿐, 상기 구분에 한정되지 않고, 상응하는 기능을 실현할 수만 있으면 되며; 이 외에, 각 기능 유닛의 구체적인 명칭 또한 서로 구분하기 편리하게 하기 위한 것일 뿐, 본 발명의 보호 범위를 한정하기 위한 것이 아니다.

위에서 전술된 내용은 단지 본 발명의 구체적인 실시 방식일 뿐, 본 발명의 보호 범위는 이에 한정되지 않고, 무릇 본 기술분야를 숙지하는 기술자가 본 발명이 공개하는 기술 범위 내에서 용이하게 생각해낼 수 있는 변화 또는 교체이기만 하면 모두 본 발명의 보호 범위 내에 포함되어야 한다. 그러므로, 본 발명의 보호 범위는 상기 청구항의 보호 범위를 기준으로 하여야 한다.

Claims

주택 단지 지능 추천 방법으로서,
상기 주택 단지 지능 추천 방법은 주택 단지 지능 추천 장치에 의해 수행되며,
입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하는 단계;
사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 단계;
상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 단계를 포함하고,
상기 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 발굴해 내는 것은,
LBS 플랫폼에 저장된 위치 추적 데이터에 의거하여 복수의 사용자의 상주 포인트 위치를 발굴해 내는 단계 - 당해 상주 포인트 위치는 근무 지점 위치와 거주 위치를 포함함 -;
발굴해 낸 근무 지점 위치를 사전에 설정된 그리드에 따라 분류하고, 발굴해 낸 거주 위치를 소속된 주택 단지에 따라 분류하는 단계;
분류 결과에 의거하여 각각의 그리드에서의 각각의 근무 지점 위치에 대응되는 핫포인트 거주용 주택 단지를 통계하여 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터로 삼는 단계 - 상기 핫포인트 거주용 주택 단지는 사용자가 거주하는, 대응되는 근무 지점 위치 주변의 설정 범위 내에서 출근하는 사용자 수가 설정된 조건을 만족시키는 주택 단지를 포함함 -,
를 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나이고, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 것은 구체적으로,
사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 조회하여 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼는 것,
을 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수이고, 사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하는 것은 구체적으로,
사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서, 각각의 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 따로따로 조회하고, 매번의 조회 결과를 하나의 주택 단지 집합으로 구성하고, 얻어낸 각 주택 단지 집합의 교집합에서의 주택 단지를 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼는 것,
을 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
제1항에 있어서,
상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 것은 구체적으로,
상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 단계; 정렬 결과에 따라 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 단계,
를 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
제5항에 있어서,
상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나이고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 것은 구체적으로,
각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치를 획득하는 단계;
각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치에 의거하여 선택 가능 거주용 주택 단지에 대응되는 정렬 가중치를 계산하는 단계;
각 선택 가능 거주용 주택 단지의 정렬 가중치에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 단계,
를 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
제5항에 있어서,
상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수이고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하는 것은 구체적으로,
설정한 책략을 기초로 하고 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 부분 파라미터 정보에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 대략적인 정렬을 행하는 단계;
대략적인 정렬 결과 중 정밀한 정렬을 행해야 하는 주택 단지 구역에 대하여, 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지의 기타 파라미터 정보에 의거하여 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 재차 정렬을 행하는 단계,
를 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
제5항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 파라미터 정보는, 상기 목표 근무 지점 위치까지의 거리, 대중 교통 정류장까지의 거리, 가격, 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간, 주택 자원 수량, 거주 열도, 통근 경로 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
여기서, 상기 거주 열도는 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지에 거주하고 상기 목표 근무 지점 위치에 출근하는 사용자의 수에 의거하여 확정한 것,
을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
제1항, 또는 제3항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
출력된 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보는 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 포함하고; 상기 통근 시간 분포 정보는,
사전에 LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보에 의거하여, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 획득하는 방법에 따라 획득하고,
여기서, 상기 통근 시간 분포 정보는, 복수의 설정 시간 길이에서의 각각의 설정 시간 길이에 대하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지 사용된 시간 길이가 당해 설정 시간 길이 내에 있는 사용자 비례 정보인 것,
을 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
제9항에 있어서,
LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 발굴해 내는 것은 구체적으로,
LBS가 저장한 사용자 궤적 데이터에서 무효 사용자 궤적 데이터를 필터링하고;
필터링한 후 남은 유효 사용자 궤적 데이터를 시작점 위치와 종점 위치에 따라 분류를 행하고;
분류 결과에 의거하여 각 그리드 내의 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 통계하는 것,
을 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
제1항, 또는 제3항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
출력된 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보는 통근 경로 정보를 포함하고, 상기 통근 경로 정보는,
서버로 대중 교통 경로 조회 청구를 송신하여, 상기 서버가 오프라인에서 얻어낸 각 대중 교통 정류장 간의 도달할 수 있는 경로에서 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 근처의 대중 교통 정류장과 상기 목표 근무 지점 위치 근처의 대중 교통 정류장 사이의 도달할 수 있는 경로를 획득하고, 획득한 도달할 수 있는 경로의 정보를 피드백하도록 하고;
서버가 피드백한 상기 도달할 수 있는 경로의 정보를 수신하여 통근경로 정보로 삼는 방법에 따라 획득한 것인 것,
을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 방법.
주택 단지 지능 추천 장치로서,
입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하기 위한 목표 근무 지점 위치 수신 모듈;
사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하기 위한 선택 가능 거주용 주택 단지 획득 모듈;
상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하기 위한 선택 가능 거주용 주택 단지 정보 출력 모듈; 및
LBS 플랫폼에 저장된 위치 추적 데이터에 의거하여 복수의 사용자의 상주 포인트 위치를 발굴해 내고 - 당해 상주 포인트 위치는 근무 지점 위치와 거주 위치를 포함함 -; 발굴해 낸 근무 지점 위치를 사전에 설정된 그리드에 따라 분류하고, 발굴해 낸 거주 위치를 소속된 주택 단지에 따라 분류하며; 분류 결과에 의거하여 각각의 그리드에서의 각각의 근무 지점 위치에 대응되는 핫포인트 거주용 주택 단지를 통계하여 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터로 삼기 위한 제1 데이터 발굴 모듈,
을 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 장치.
삭제
제12항에 있어서,
상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나이고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 획득 모듈은 구체적으로,
사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 조회하여 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼기 위한 것,
을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 장치.
제12항에 있어서,
상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수이고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 획득 모듈은 구체적으로,
사전에 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에서, 각각의 목표 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 따로따로 조회하고, 매번의 조회 결과를 하나의 주택 단지 집합으로 구성하고, 얻어낸 각 주택 단지 집합의 교집합에서의 주택 단지를 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지로 삼기 위한 것,
을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 장치.
제12항에 있어서,
상기 선택 가능 거주용 주택 단지 정보 출력 모듈은 구체적으로,
상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 적어도 하나의 파라미터 정보에 의거하여 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하기 위한 선택 가능 거주용 주택 단지 정렬 유닛;
정렬 결과에 따라 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하기 위한 정렬 결과 출력 유닛,
을 포함하는 것을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 장치.
제16항에 있어서,
상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 하나이고, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지 정렬 유닛은 구체적으로,
각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치를 획득하고;
각 선택 가능 거주용 주택 단지의 각각의 파라미터 정보의 가중치에 의거하여 선택 가능 거주용 주택 단지에 대응되는 정렬 가중치를 계산하며;
각 선택 가능 거주용 주택 단지의 정렬 가중치에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 정렬을 행하기 위한 것,
을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 장치.
제16항에 있어서,
상기 목표 근무 지점 위치의 수량이 복수이고,
상기 선택 가능 거주용 주택 단지 정렬 유닛은 구체적으로：
설정한 책략을 기초로 하고 각 선택 가능 거주용 주택 단지의 부분 파라미터 정보에 의거하여 각 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 대략적인 정렬을 행하고;
대략적인 정렬 결과 중 정밀한 정렬을 행해야 하는 주택 단지 구역에 대하여, 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지의 기타 파라미터 정보에 의거하여 당해 주택 단지 구역 중의 선택 가능 거주용 주택 단지에 대해 재차 정렬을 행하기 위한 것,
을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 장치.
제12항, 또는 제14항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
출력된 상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보는 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 포함하고;
상기 선택 가능 거주용 주택 단지 정보 출력 모듈은,
사전에 LBS의 사용자 궤적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보에 의거하여, 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지의 통근 시간 분포 정보를 획득하는 방법에 따라 상기 통근 시간 분포 정보를 획득하고,
여기서, 상기 통근 시간 분포 정보는 복수의 설정 시간 길이에서의 각각의 설정 시간 길이에 대한 상기 선택 가능 거주용 주택 단지에서 상기 목표 근무 지점 위치까지 사용한 시간 길이가 당해 설정 시간 길이 내에 있는 사용자 비례 정보인 것을 포함하며,
나아가, 상기 장치는,
LBS에 저장된 사용자 궤적 데이터에서 무효 사용자 궤적 데이터를 필터링하고;
필터링한 후 남은 유효 사용자 궤적 데이터를 시작점 위치와 종점 위치에 따라 분류하고;
분류 결과에 의거하여 각 그리드 내의 근무 지점 위치에서 각 주택 단지까지의 통근 시간 분포 정보를 통계하기 위한 제2데이터 발굴 모듈을 더 포함하는 것,
을 특징으로 하는 주택 단지 지능 추천 장치.
비휘발성 컴퓨터 저장 매체로서, 상기 컴퓨터 저장 매체에는 하나 또는 복수의 프로그램이 저장되어 있고,
상기 하나 또는 복수의 프로그램이 하나의 장치에 의해 실행될 때, 상기 장치가,
입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하고;
사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하며;
상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 조작을 행하며,
상기 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 발굴해 내는 것은,
LBS 플랫폼에 저장된 위치 추적 데이터에 의거하여 복수의 사용자의 상주 포인트 위치를 발굴해 내는 것 - 당해 상주 포인트 위치는 근무 지점 위치와 거주 위치를 포함함 -;
발굴해 낸 근무 지점 위치를 사전에 설정된 그리드에 따라 분류하고, 발굴해 낸 거주 위치를 소속된 주택 단지에 따라 분류하는 것;
분류 결과에 의거하여 각각의 그리드에서의 각각의 근무 지점 위치에 대응되는 핫포인트 거주용 주택 단지를 통계하여 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터로 삼는 것 - 상기 핫포인트 거주용 주택 단지는 사용자가 거주하는, 대응되는 근무 지점 위치 주변의 설정 범위 내에서 출근하는 사용자 수가 설정된 조건을 만족시키는 주택 단지를 포함함 -,
을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 저장 매체.
설비로서,
하나 또는 복수의 프로세서;
메모리;
하나 또는 복수의 모듈을 포함하며,
상기 하나 또는 복수의 모듈은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 또는 복수의 프로세서에 의해 실행될 때,
입력한 목표 근무 지점 위치를 수신하고;
사전에 위치 추적 서비스 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 발굴해 낸 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터에 의거하여, 상기 목표 근무 지점 위치에 대응되는 선택 가능 거주용 주택 단지를 획득하며;
상기 선택 가능 거주용 주택 단지의 정보를 출력하는 조작을 행하며,
상기 LBS의 위치 추적 데이터를 기초로 하여 각 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터를 발굴해 내는 것은,
LBS 플랫폼에 저장된 위치 추적 데이터에 의거하여 복수의 사용자의 상주 포인트 위치를 발굴해 내는 것 - 당해 상주 포인트 위치는 근무 지점 위치와 거주 위치를 포함함 -;
발굴해 낸 근무 지점 위치를 사전에 설정된 그리드에 따라 분류하고, 발굴해 낸 거주 위치를 소속된 주택 단지에 따라 분류하는 것;
분류 결과에 의거하여 각각의 그리드에서의 각각의 근무 지점 위치에 대응되는 핫포인트 거주용 주택 단지를 통계하여 근무 지점 위치에 대응되는 거주용 주택 단지 데이터로 삼는 것 - 상기 핫포인트 거주용 주택 단지는 사용자가 거주하는, 대응되는 근무 지점 위치 주변의 설정 범위 내에서 출근하는 사용자 수가 설정된 조건을 만족시키는 주택 단지를 포함함 -,
을 포함하는 것을 특징으로 하는 설비.