TWM635140U - 關鍵因素的歸納分析裝置 - Google Patents

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TWM635140U TW110210418U TW110210418U TWM635140U TW M635140 U TWM635140 U TW M635140U TW 110210418 U TW110210418 U TW 110210418U TW 110210418 U TW110210418 U TW 110210418U TW M635140 U TWM635140 U TW M635140U
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施閔堯
劉宏明
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信義房屋股份有限公司
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  • Control Of High-Frequency Heating Circuits (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Paper (AREA)

Abstract

一種關鍵因素的歸納分析裝置包含物件資料庫、客戶活動資料庫、資料收集模組、處理模組、傳送模組。處理模組基於該客戶代碼所屬的複數個活動內容中該些物件的該物件特徵的出現比例,計算出該客戶代碼相對的客戶偏好需求,並透過傳送模組傳送給客戶端裝置。

Description

關鍵因素的歸納分析裝置
本揭露是關於一顯示處理裝置,且特別是關於一關鍵因素的歸納分析裝置。
根據購屋意向調查顯示民眾在意於住家周邊的便利性。欲購屋者會考量的物件需求包含:鄰近生活消費商圈、鄰近公園綠地、鄰近捷運/高鐵/車站等。具有良好物件的房屋物件能夠增加住屋者的生活便利性。現今,網路普及,因此民眾習慣於上網搜尋所欲的資訊。對於房地產物件的供給,有些房地產物件提供者會在網站上呈現物件的照片、格局與房屋資訊。有些房地產物件提供者會利用地圖呈現該物件之周邊的學區、醫院等物件。當客戶在網站上看到有興趣的物件時,則會主動聯繫房地產業者,而業者則會相對地指派經紀人前往服務。
然而,在既有的模式下,前往服務客戶的經紀人多半對於客戶需求是一無所悉,迫使經紀人總是只能想辦法臨機應變,無法事先做好功課,使得服務品質難以提升。
為了解決對於客戶需求不清楚的問題,本新型揭露的一目的在於提供一關鍵因素的歸納分析裝置與方 法。一種關鍵因素的歸納分析裝置包含物件資料庫、客戶活動資料庫、資料收集模組、處理模組、傳送模組。處理模組基於該客戶代碼所屬的複數個活動內容中該些物件的該物件特徵的出現比例,計算出該客戶代碼相對的一客戶偏好需求,並透過傳送模組傳送給客戶端裝置。
10:物件系統
111、112、113、114:物件
111A、112A、113A、114A:實際距離
111P、112P、113P、114P:物件特徵
121:額外物件
121P:額外物件特徵
131:推薦物件
131A:實際距離
131P:推薦物件特徵
15:客戶代碼
15P:客戶經常所在位置
20:顯示系統
21:資料處理裝置
212:處理模組
2121:搜尋組件
2122:地圖產生器組件
2123:推薦組件
213:資料收集模組
22:客戶端裝置
221:顯示螢幕
26:資料庫群
28:關鍵因素的歸納分析裝置
31:傳送模組
91:使用者
D111、D112、D113、D114:物件資料
D111A、D112A、D113A、D114A:活動範圍資料單元
D111A1、D112A1、D113A1、D114A1:屬性詞語
D111A2、D112A2、D113A2、D114A2:數量字串
D111A3、D112A3、D113A3、D114A3:互動內容詞語
D111H、D112H、D113H、D114H:物件特徵類別指示符
D111P、D112P、D113P、D114P:位置資訊
D121:額外物件資料
D121A:額外活動範圍資料單元
D121A1:額外屬性詞語
D121A2:額外數量字串
D121A3:額外互動內容詞語
D121H:額外物件特徵類別指示符
D121P:額外位置資訊
D131:推薦物件資料
D131A:實際距離資料單元
D131A1:推薦屬性詞語
D131A2:推薦數量字串
D131A3:推薦互動內容詞語
D131H:推薦物件特徵類別指示符
D131P:推薦位置資訊
D15:房地產資料單元
D15H:房地產類別指示符
D15P:房地產位置資訊
D1A:活動範圍資料單元
D5:地理資訊
D51:圖符資料
D52:地圖資料區塊
D53:複數個地圖資料區塊
D54:第三地圖資料區塊
D55:第四地圖資料區塊
D61:物件屬性圖像資料區塊
D62:物件屬性圖像資料區塊
DA1:複數個物件資料
DHA1、DHA2:物件特徵類別指示符
DL1:活動範圍值
EA1、EA2、EA3、EA4:物件候選類別項目
EL1、EL2、EL3、EL4:候選距離項目
H111、H112、H113、H114:物件特徵類別
HA1、HA2:物件特徵類別
HB1:額外物件特徵類別
HC1:推薦物件特徵類別
HD1:房地產類別
K111、K112、K113、K114:圖符
K121:圖符
KA2:複數個圖符
KA3:第三圖符
KB3:第三圖符
KA4:第四圖符
L1:活動範圍半徑
M1:地圖
M111P、M112P、M113P、M114P:標示位置
M121P:額外標示位置
M131P:推薦標示位置
M15P:房地產標示位置
M2:複數個地圖
M3:第三地圖
M4:第四地圖
M5:第五地圖
MA1:複數個標示位置
MA2:複數個標示位置
MA3:第三標示位置
MA4:第四標示位置
MA5:第五標示位置
MR1:特定地圖區域
Q1:可選圖符
R1:活動範圍
S11:複數個活動內容
S12:複數個活動內容
S13:第三活動內容
S14:第四活動內容
U1:畫面
本揭露得藉由下列圖式之詳細說明,俾得更深入之瞭解:第1圖:在本揭露各式各樣實施例中一顯示系統的示意圖。
第2圖:在本揭露各式各樣實施例中一物件系統的示意圖。
第3圖:在第1圖中一物件資料庫的結構示意圖。
第4圖:在本揭露各式各樣實施例中一地圖的示意圖。
第5圖:在本揭露各式各樣實施例中需求分析示意圖。
請參閱第1圖、第2圖和第3圖。第1圖為在本揭露各式各樣實施例中一顯示系統20的示意圖。第2圖為在本揭露各式各樣實施例中一物件系統10的示意圖。第3圖為在第1圖中一資料庫群26中物件資料庫的結構示意圖。如第1圖所示,該顯示系統20包含一資料處理裝置21、及耦合於該資料處理裝置21的一客戶端裝置22。該資料處理裝置21包含一資料庫群26、一處理模組212、及耦 合於該處理模組212的一資料收集模組213。資料庫群26進一步區分成物件資料庫、客戶活動資料庫。該客戶端裝置22包含一顯示螢幕221。例如,該資料收集模組213和該客戶端裝置22之間具有一傳送模組31,且該傳送模組31耦合於其間。
如第2圖所示,該物件系統10包含複數個物件111、112、113與114。例如,該物件系統10可能更包含至少一額外物件121、一推薦物件131和一客戶代碼15。客戶代碼15和該些物件111、112、113、114之間分別具有複數個互動關係111A、112A、113A與114A。該些物件111、112、113、114分別具有複數個物件特徵111P、112P、113P與114P。該額外物件121具有一額外活動範圍121A和一額外物件特徵121P。該推薦物件131具有一實際距離131A和一推薦物件特徵131P。該客戶代碼15具有一房地產客戶經常所在位置15P。該處理模組212計算出落在所發出的複數個活動內容之內的該些物件與該客戶經常所在位置之間的一實際距離。
該些物件111、112、113與114分別屬於複數個物件特徵類別H111、H112、H113與H114,該些物件特徵類別H111、H112、H113與H114的每一類別是複數個物件特徵類別HA1與HA2的其中之一。該額外物件121屬於一額外物件特徵類別HB1,該額外物件特徵類別HB1不同於該些物件特徵類別HA1與HA2的任何一個。該推薦物件屬於一推薦物件特徵類別HC1。該客戶代碼15屬於一房 地產類別HD1。
例如,該些物件特徵類別HA1與HA2分別是環境類別與生活機能類別,且該額外物件特徵類別HB1是醫療類別。例如,二個物件112與113分別屬於該環境類別與該生活機能類別,如此該物件112的該實際距離112A、與該物件113的該實際距離113A分別最近者是10公尺與100公尺。
在第1圖中,該資料收集模組213接收來自經紀人的使用者91的複數個客戶活動的複數個活動內容S11或來自客戶的使用者91的複數個活動內容S12。複數個活動內容S11包含該客戶代碼、以及該客戶代碼的複數個服務需求,而該服務需求主要是針對該物件111、112、113與114所發出該服務需求主要是針對該物件所發出,複數個活動內容指示該客戶代碼、以及該客戶代碼的複數個地理位置。上述服務需求可為服務需求可為經紀人服務探索或帶看物件歸納、又或是客戶主動條件訂閱、搜尋條件歸納、線上看屋歸納。主動訂閱類似於搜尋條件,只不過完成訂閱之後,系統將會發現有符合訂閱條件的物件時,透過預定的通訊管道提示給客戶。
簡單講,在本案中,處理模組212基於該客戶代碼所屬的複數個活動內容中該些物件的該物件特徵的出現比例,計算出該客戶代碼相對的客戶偏好需求。如此,經紀人或是交易對手則可依據該客戶代碼相對的客戶偏好需求來判斷是否要花時間進行試探與接觸。
物件特徵中的價格資訊是從複數個活動內容S11或來自客戶的使用者91的複數個活動內容S12所收集到的,他代表著不同服務需求之下所獲得的不同物件特徵類別相同物件特徵的資訊。如果處理模組212到這些物件特徵的出現比例,代表可信度較高。如果物件特徵為數字類,該預定區間範圍則為數值範圍,該物件特徵為文字類,該預定區間範圍則為該文字的同義字、簡稱。
如第5圖所示,舉例來說,處理模組212發現到屬於車位的物件特徵出現比例明顯較高(0.91),那麼就會認為迫切車位為該客戶代碼的該客戶偏好需求,而樓高則只有0.21,意味著樓高並非該客戶偏好需求。其餘的物件特徵的歸納分析原則大致相同,如此即可從不同物件特徵類別發現到完整的客戶偏好需求。
為了能夠查看該客戶代碼相對的客戶偏好需求,該處理模組212依據該客戶代碼相對的該客戶偏好需求,使得該客戶端裝置22以預定展示手段將該客戶偏好需求展示在相對於該客戶代碼的個人訊息中。
為了實現上述目的,系統需要先建立物件資料庫,而該物件資料庫中每個物件資料均具有物件索引碼、以及該物件索引碼所屬的複數個物件。這其中,該物件包括選自由該房地產物件的簡稱、價格、社區名、地址、樓層、建物登記面積、土地登記面積、每單位面積單價、類型、格局、屋齡、車位、座向、電梯、管理費、格局圖、生活機能。
物件特徵類別資料庫儲存複數物件特徵類別資料,每個物件特徵類別資料均具有物件索引碼、以及該物件;索引碼所屬的複數個物件,而每個物件主要是以單一物件特徵或是多個物件特徵所定義。
處理模組212會利用一個權重計算公式,而針對該客戶代碼所屬的複數個活動內容中該些物件的該物件特徵,而獲得主要影響物件以及其相對的物件特徵類別,再依據該物件特徵類別的該物件中以單一物件特徵或是多個物件特徵所定義的內容,找出條件互相符合之複數不動產資訊,而產生包含特定數量的複數不動產資訊之客戶偏好需求。
為了收集更多有關於使用者91活動資訊,系統亦可以在特定的實體位置中放置特殊裝置,而可以發現使用者91所使用的裝置的存在,例如一但偵測到手機WIFI訊號即進行記錄,也就是說,使用者91也有可能在被動的狀態下發出複數個活動內容S12。複數個活動內容S12指示客戶代碼、以及該客戶代碼的複數個地理位置(也就是上述特殊裝置所在位置)。
在一些實施例中,該物件系統10更包含一活動範圍R1。該活動範圍R1以該客戶代碼15為中心,並具有以該客戶代碼15為中心算起的一活動範圍半徑L1。該活動範圍半徑L1指示相關於該客戶代碼15的該活動範圍R1。
此外,該客戶代碼15與該些物件111、112、 113與114之間的一實際距離,也可以依據街道巷弄的距離資訊,所加總出的步行距離來表示。
如第1圖和第3圖所示,該資料庫群26中的物件資料庫包含地理資訊D5、及分別表示該些物件111、112、113與114的複數個物件資料D111、D112、D113與D114,可能更包含表示該至少一額外物件121的至少一額外物件資料D121,可能更包含表示該推薦物件131的一推薦物件資料D131,並可能更包含表示該客戶代碼15的一房地產資料單元D15。
在第3圖中,該些物件資料D111、D112、D113與D114分別包含代表該物件特徵111P、112P、113P與114P的複數個複數個位置資訊D111P、D112P、D113P與D114P、分別指示該些物件特徵類別H111、H112、H113與H114的複數個物件特徵類別指示符D111H、D112H、D113H與D114H、和分別表示該些互動關係111A、112A、113A與114A的複數個活動範圍資料單元D111A、D112A、D113A與D114A。
該額外物件資料D121包含代表該額外物件特徵121P的一額外位置資訊D121P、指示該額外物件特徵類別HB1的一額外物件特徵類別指示符D121H、和表示該額外活動範圍121A的一額外活動範圍資料單元D121A。該推薦物件資料D131包含代表該推薦物件特徵131P的一推薦位置資訊D131P、指示該推薦物件特徵類別HC1的一推薦物件特徵類別指示符D131H、和表示該實際距離131A的 一實際距離資料單元D131A。該房地產資料單元D15包含代表該房地產客戶經常所在位置15P的一房地產位置資訊D15P、和指示該房地產類別HD1的一房地產類別指示符D15H。
如第2圖和第3圖所示,在第2圖中的該些互動關係111A、112A、113A與114A分別由複數個屬性詞語D111A1、D112A1、D113A1與D114A1所表示,並分別以形成與該些互動關係111A、112A、113A與114A分別對應的複數個數量、和分別對應於該些互動關係111A、112A、113A與114A的複數個互動內容。
資料庫群26中的客戶活動資料庫,該客戶活動資料庫用以儲存複數筆客戶活動資料,每筆客戶活動資料主要包含客戶代碼、客戶經常所在位置以及複數個活動內容S11或複數個活動內容S12,其中複數個活動內容S11包含該客戶代碼、以及該客戶代碼的複數個服務需求,而該服務需求主要是針對該物件所發出,複數個活動內容S12指示該客戶代碼、以及該客戶代碼的複數個地理位置,同時透過該通訊模組接收來該客戶代碼對於該物件所給予的該客戶評價,並將該客戶評價儲存至該客戶活動資料庫。該些物件的該權重分配率是依據該些物件與該客戶代碼之間互動頻率所決定,該互動頻率越高的該物件對該客戶代碼的該客戶偏好需求影響越大。
該資料收集模組213在不同時間接收複數個活動內容S11和複數個活動內容S12,並在不同時間將複 數個地圖資料區塊D53和該第三地圖資料區塊D54往該客戶端裝置22傳輸,以便該客戶端裝置22在不同時間在該顯示螢幕221上顯示複數個地圖M2和該第三地圖M3。例如,該資料收集模組213經由該傳送模組31耦合於該客戶端裝置22。
在一些實施例中,使用者91曾經針對物件111與114發出過點餐記錄(即複數個活動內容),同時使用者91曾經路過物件112與113附近的特殊裝置,而可以發現使用者91所使用的裝置的存在(即複數個活動內容),並透過上述這幾個地理位置,可以在地圖上圍繞出活動範圍R1。換言之,如果將來使用者91提出購屋需求時,他興趣的物件落在活動範圍R1之中,系統便會註記該使用者91為在地客。只是,系統可以有彈性的向外擴張活動範圍R1所涵蓋到的範圍,讓在地客判斷更準確一點,因為有可能只是剛好使用者91在系統所留下的行為軌跡資訊不夠多,導致系統誤判。相對地,使用者91興趣的物件落沒友在活動範圍R1之中,系統便會註記該使用者91為非在地客。
只是,有時候該使用者91只是偶而為之,跑到他不是經常活動的區域,對此該處理模組212先剔除該客戶代碼所屬的複數個活動內容S11中該些物件的該物件特徵或複數個活動內容S12中的複數個地理位置之中超過預定偏離值,才計算出該客戶代碼相對的活動範圍。相對地,如果數據量太少時,也有可能會讓系統誤判,而需要設立門檻值,因此該處理模組212先確認該客戶代碼所 屬的複數個活動內容S11中該些物件的該物件特徵或複數個活動內容S12中的複數個地理位置超過預定數量,才計算出該客戶代碼相對的活動範圍。
除此之外,處理模組212在電子地圖上可以展示出使用者91曾經有互動過的物件的相關資訊,並透過傳送模組31將該活動範圍、以及複數個地圖傳送給該客戶端裝置22。具體來說,處理模組212還會篩選出落在所發出的複數個活動內容之內的該些物件,進而產生代表複數個地圖的複數個地圖資料區塊,其中複數個地圖是在該地圖上的該些標示位置分別呈現複數個圖符的地圖,且該些圖符分別標示該些物件。
請參考第4圖,複數個活動內容S12指示選定在該些圖符K111、K112、K113與K114中的複數個圖符KA2(比如圖符K112),複數個圖符KA2位於複數個地圖M2中的複數個標示位置MA1(比如標示位置M112P),並對應於在該些物件資料D111、D112、D113與D114中的複數個物件資料DA1(比如物件資料D112),且複數個地圖M2具有對應於複數個標示位置MA1的複數個標示位置MA2。
系統可以基於使用者的選擇,而選擇性顯示使用者91與物件之間的相關資訊。請參考第1圖、第3圖、第4圖,客戶端裝置22由該使用者91所操作以在複數個時間和在複數個時間之後的複數個時間分別產生互動操作,並在不同時間將該互動操作往該資料處理裝置21傳輸。例 如,該資料處理裝置21可計算出落該些物件與該客戶經常所在位置之間的一實際距離。藉由接收該使用者91的一使用者輸入,當被顯示在該顯示螢幕221上的複數個圖符KA2被選擇時,將複數個物件資料DA1中的實際距離被呈現在複數個圖符KA2的附近。
提出於此之本揭露多數變形例與其他實施例,將對於熟習本項技藝者理解到具有呈現於上述說明與相關圖式之教導的益處。因此,吾人應理解到本揭露並非受限於所揭露之特定實施例,而變形例與其他實施例意圖是包含在以下的申請專利範圍之範疇之內。
20:顯示系統
21:資料處理裝置
212:處理模組
2121:搜尋組件
2122:地圖產生器組件
2123:推薦組件
213:資料收集模組
22:客戶端裝置
221:顯示螢幕
26:資料庫群
28:關鍵因素的歸納分析裝置
31:傳送模組
91:使用者
D111、D112、D113、D114:物件資料
D121:額外物件資料
D131:推薦物件資料
D15:房地產資料單元
D1A:活動範圍資料單元
D5:地理資訊
D53:複數個地圖資料區塊
D54:第三地圖資料區塊
D55:第四地圖資料區塊
D61:物件屬性圖像資料區塊
D62:物件屬性圖像資料區塊
DA1:複數個物件資料
DHA1、DHA2:物件特徵類別指示符
DL1:活動範圍值
M2:複數個地圖
M3:第三地圖
M4:第四地圖
M5:第五地圖
S11:複數個活動內容
S12:複數個活動內容
S13:第三活動內容
S14:第四活動內容
U1:畫面

Claims (5)

  1. 一種關鍵因素的歸納分析裝置,用以將資訊傳送給一客戶端裝置,包含:一資料庫群,進一步區分成一物件資料庫、一客戶活動資料庫:該物件資料庫,該物件資料庫包含複數個物件的一地理資訊、和分別表示複數個物件的複數個物件資料,該些物件均具有一物件特徵;該客戶活動資料庫,該客戶活動資料庫用以儲存複數筆客戶活動資料,每筆客戶活動資料主要包含一客戶代碼、以及複數個活動內容、以及相對於複數個活動內容的該物件特徵以及一客戶評價,其中複數個活動內容包含該客戶代碼、以及該客戶代碼的複數個服務需求,而該服務需求主要是針對該物件所發出;一資料收集模組,接收來自該客戶端裝置的複數個活動內容,並將複數個活動內容儲存至該客戶活動資料庫;一處理模組,耦合該資料收集模組、該資料庫群,基於該客戶代碼所屬的複數個活動內容中該些物件的該物件特徵的出現比例,計算出該客戶代碼相對的一客戶偏好需求,該客戶偏好需求是由複數個物件所組成且每個物件的該物件特徵具有一預定區間範圍;以及一傳送模組,耦合該資料收集模組、該物件資料庫、該客戶活動資料庫,用以將該客戶偏好需求傳送給該客戶端裝置。
  2. 如請求項1所述的關鍵因素的歸納分析裝置,其中複數個服務需求可為經紀人服務探索、帶看物件歸納、主動條件訂閱、搜尋條件歸納、線上看屋歸納。
  3. 如請求項1所述的關鍵因素的歸納分析裝置,其中該物件特徵為數字類,該預定區間範圍則為數值範圍,該物件特徵為文字類,該預定區間範圍則為該文字的同義字、簡稱。
  4. 如請求項1所述的關鍵因素的歸納分析裝置,其中該處理模組計算出落在所發出的複數個活動內容之內的該些物件與一客戶經常所在位置之間的一實際距離;其中,當被顯示在一顯示螢幕上的複數個圖符被選擇時,該實際距離被呈現在複數個圖符的附近。
  5. 如請求項1所述的關鍵因素的歸納分析裝置,其中該處理模組先剔除該客戶代碼所屬的複數個活動內容中該些物件的所在位置之中超過一預定偏離值,才計算出該客戶代碼相對的複數個物件之間所圍繞出的一活動範圍。
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