(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211010735.3 (22)申请日 2022.08.23 (71)申请人 北京自如信息科技有限公司 地址 101500 北京市密云区经济开发区兴 盛南路8号 开发区办公楼5 01室-1375 (72)发明人 林英志　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 专利代理师 赵雯 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) G06Q 50/16(2012.01) (54)发明名称 房屋的资源变化预测方法、 装置、 设备及可 读存储介质 (57)摘要 本发明涉及计算机技术领域， 公开了一种房 屋的资源变化预测方法、 装置、 设备及可读存储 介质。 其中， 该方法包括： 获取房屋在第一尺度下 的历史资源， 以及房屋在第二尺度下的预设供需 数据； 基于历史资源预测房屋的资源变化趋势， 得到房屋在第一尺度下的资源变化预测趋势； 采 用资源预测模 型， 基于预设供需数据确定房屋在 所述第二尺度下的目标资源偏离程度， 其中， 该 资源预测模型基于资源偏离程度以及供需数据 构建得到； 基于目标资源偏离程度与资源变化预 测趋势， 得到房屋在第二尺度下针对于资源变化 趋势的预测结果。 通过实施本发明， 不再受限于 数据样本量， 实现了针对于不同尺度的资源变化 趋势的准确预测。 权利要求书2页 说明书12页 附图2页 CN 115271246 A 2022.11.01 CN 115271246 A 1.一种房屋的资源变化预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取房屋在第一尺度下的历史资源， 以及所述房屋在第二尺度下的预设供需数据； 基于所述历史资源预测所述房屋的资源变化趋势， 得到所述房屋在所述第 一尺度下的 资源变化预测趋势； 采用所述资源预测模型， 基于所述预设供需数据确定所述房屋在所述第 二尺度下的目 标资源偏离程度； 其中， 所述资源预测模型基于资源偏离程度以及供需数据构建得到； 基于所述目标资源偏离程度与所述资源变化预测趋势， 得到所述房屋在第 二尺度下针 对于所述资源变化趋势的预测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于资源偏离程度以及供需数据构建所述 资源预测模型， 包括： 获取所述房屋在所述第 一尺度与 所述第二尺度下的资源变化趋势、 供需参数以及供需 参数变化趋势； 基于所述资源变化趋势， 确定所述第二尺度相对于所述第一尺度产生的资源偏离程 度； 基于所述供需参数变化趋势， 确定所述第 二尺度相对于所述第 一尺度产生的供需偏离 程度； 以所述资源偏离程度作为因变量， 以所述第二尺度对应的供需参数、 所述第二尺度对 应的供需参数变化趋势以及所述供需偏离程度作为自变量， 生成所述资源预测模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述资源变化趋势包括第 一资源变化趋势 和第二资源变化趋势， 所述 获取所述房屋在所述第一尺度和所述第二尺度下对应的资源变 化趋势， 包括： 获取所述房屋在所述第 一尺度下各个时间节点所对应的第 一资源， 以及所述房屋在所 述第二尺度下 各个时间节点所对应的第二资源； 对比所述各个时间节点所对应的第一资源的变化， 确定所述第一资源变化趋势； 对比所述各个时间节点所对应的第二资源的变化， 确定所述第二资源变化趋势。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述资源变化趋势， 确定所述第 二尺度相对于所述第一尺度 产生的资源偏离程度， 包括： 对比所述第 二资源变化趋势与所述第 一资源变化趋势， 确定所述第 二资源变化趋势与 所述第一资源变化趋势之间的第一差异值； 将所述第一差异值确定为所述资源偏离程度。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述供需参数包括第 一供需数据和第 二供 需数据， 所述供需参数变化趋势包括第一供需变化趋势和第二供需变化趋势， 获取所述房 屋在所述第一尺度和所述第二尺度下对应的供需参数变化趋势， 包括： 获取所述第一尺度下的各个时间点的第一房屋数量以及所述第二尺度下的各个时间 点的第二房屋数量； 基于各个时间点的所述第 一供需数据与 所述第一房屋数量， 确定出所述房屋在第 一尺 度下的第一供需变化趋势； 基于各个时间点的所述第 二供需数据与 所述第二房屋数量， 确定出所述房屋在第 二尺 度下的第二供需变化趋势。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115271246 A 26.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述供需参数变化趋势， 确定所 述第二尺度相对于所述第一尺度 产生的供需偏离程度， 包括： 对比所述第 二供需变化趋势与所述第 一供需变化趋势， 确定所述第 二供需变化趋势与 所述第一供需变化趋势之间的第二差异值； 将所述第二差异值确定为所述供需偏离程度。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述历史资源预测所述房屋的资 源变化趋势， 得到所述房屋在所述第一尺度下的资源变化预测趋势， 包括： 基于所述历史资源构建针对于所述房屋的资源时间序列模型； 根据所述资源时间序列模型预测所述房屋的资源变化趋势， 确定所述房屋在所述第 一 尺度下的资源变化预测趋势。 8.一种房屋的资源变化预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取房屋在第一尺度下的历史资源、 所述房屋在第二尺度下的预设供 需数据； 第一预测模块， 用于基于所述历史资源预测所述房屋的资源变化趋势， 得到所述房屋 在所述第一尺度下的资源变化预测趋势； 确定模块， 用于采用所述资源预测模型， 基于所述预设供需数据确定所述房屋在所述 第二尺度下 的目标资源偏离程度； 其中， 所述资源预测模型基于资源偏离程度以及供需数 据构建得到； 第二预测模块， 用于基于所述目标资源偏离程度与所述资源变化预测趋势， 得到所述 房屋在第二尺度下针对于所述资源变化趋势的预测结果。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器和 处理器， 所述存储器和所述处理器之间互相通信连接， 所述存储器中存储有 计算机指 令， 所述处理器通过执行所述计算机指 令， 从而执行权利要求 1‑7任一项所述的房 屋的资源变化预测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1 ‑7任一项所述的房屋的资源变化预测方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115271246 A 3