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龍圖騰網獲悉寧波市自然資源和規劃大數據中心申請的專利基于多源數據時空關聯的房地產市場熱度指數預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119067714B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411260505.1，技術領域涉及：G06Q30/0203；該發明授權基于多源數據時空關聯的房地產市場熱度指數預測方法是由俞薦中;王曉東;朱錦輝;鐘文軍;董曉煒;張志強;張碧靜;岑濤;蔣雄飛設計研發完成，并于2024-09-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多源數據時空關聯的房地產市場熱度指數預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于多源數據時空關聯的房地產市場熱度指數預測方法，通過預先形成表征城市房地產市場規律的多源指標體系，得到國家行政區域內所有城市的預處理后多源指標數據集合、每個城市的房地產熱度指數及房地產熱度對數變化率，計算房地產熱度指數在不同時刻的去噪后交叉關聯矩陣，將該去噪后交叉關聯矩陣所得平面最大過濾圖作為房地產熱度關聯網絡，將房地產熱度關聯網絡和國家行政區域內各城市房地產熱度指數時間序列輸入到時間圖卷積網絡處理，將該時間圖卷積網絡輸出作為各城市房地產市場熱度指數預測值，實現了利用時間圖卷積網絡捕捉不同城市房地產市場在空間和時間上的依賴性，更加全面準確預測了不同城市房地產市場熱度指數。

本發明授權基于多源數據時空關聯的房地產市場熱度指數預測方法在權利要求書中公布了：1.基于多源數據時空關聯的房地產市場熱度指數預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1，預先形成表征城市房地產市場規律的多源指標體系；其中，該多源指標體系包括城市內的新房交易價格、新房銷售交易量、二手房交易價格、二手房銷售交易量、土地交易價格、土地出讓面積、房屋租賃交易價格以及市場情緒值，市場情緒值根據與城市內房地產市場相關的新聞文本數據處理得到；城市為國家行政區域內的直轄市或者地級市；并且，市場情緒值的具體計算方式為：使用人工生成的中文情感詞匯詞典，基于詞典的方法匹配情感詞來判斷文本的情感傾向；每篇文本的情緒由兩個值進行表示，s+和s-分別對應代表正面情緒和負面情緒，將每天所有的文本的情緒值做加和處理，便得到市場情緒值的時間序列； 步驟2，根據多源指標體系獲取國家行政區域內所有城市的多源指標數據集合，且對該多源指標數據集合做針對異常數據刪除的預處理，得到預處理后多源指標數據集合； 其中，多源指標數據集合內的指標類型與多源指標體系內的指標類型一一對應，多源指標數據集合包括不同城市在不同時刻所對應的各指標數據；預處理后多源指標數據集合標記為X，X＝{Xi,pt}；Xi,pt為預處理后多源指標數據集合X內第p個城市的第i個指標數據Xi在時刻t的預處理后數值，1≤p≤M，1≤i≤N；M為國家行政區域內所有城市的總數量，N為多源指標體系內指標數據類型的總數量； 步驟3，對預處理后多源指標數據集合內各預處理后數據均做歸一化處理，得到歸一化處理后多源指標數據集合，并計算該歸一化處理后多源指標數據集合內各指標數據自身在不同時刻所占的指標權重以及各指標數據的熵值； 步驟4，根據所得各指標數據的熵值分別計算每一個指標數據的差異系數以及對應的權重值，并基于所得各權重值分別對應計算每個城市的房地產熱度指數； 步驟5，計算國家行政區域內所有城市各自在不同時刻的房地產熱度指數，并基于所得各房地產熱度指數分別對應得到各城市在預設時間段內的房地產熱度對數變化率； 步驟6，根據所得各城市的房地產熱度對數變化率，計算表征國家行政區域內所有城市的房地產熱度指數在不同時刻的交叉關聯矩陣； 步驟7，對交叉關聯矩陣進行隨機分解處理得到分解處理后的矩陣元，且對該分解處理后的矩陣元做去噪處理，得到去噪后交叉關聯矩陣； 步驟8，基于所得去噪后交叉關聯矩陣，構建該去噪后交叉關聯矩陣的平面最大過濾圖，且將該平面最大過濾圖作為表征國家行政區域內所有城市之間相互關聯作用的房地產熱度關聯網絡； 步驟9，將所得房地產熱度關聯網絡和國家行政區域內各城市房地產熱度指數時間序列作為輸入，輸入到時間圖卷積網絡中處理，并將該時間圖卷積網絡處理后的輸出結果作為國家行政區域內各城市的房地產市場熱度指數預測值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人寧波市自然資源和規劃大數據中心，其通訊地址為：315042 浙江省寧波市鄞州區和濟街36號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。