Hotline: 094 5540 303

Sản phẩm: Giasan.vn – Hệ thống tổng hợp, phân tích dữ liệu thị trường bất động sản trực tuyến

18/10/2017

Lĩnh vực dự thi: Sản phẩm CNTT Kết nối, Di động

Giasan.vn áp dụng công nghệ phân tích dữ liệu lớn và công nghệ xử lý tiếng việt để cung cấp cho người dùng thông tin tổng hợp, phân tích về thị trường bất động sản trực tuyến tự động.

Hệ thống giải quyết bài toán nguồn dữ liệu thị trường BĐS thông qua việc xây dựng máy thu thập và chuẩn hoá thông tin tự động. Từ đó giasan.vn có cơ hội phân tích và đưa ra nhận định khách quan, kịp thời, chính xác về thị trường BĐS.

Sản phẩm có tính ứng dụng cao, phục vụ nhu cầu cấp thiết cần có một hệ thống báo cáo tình hình thị trường BĐS trực tuyến.

Người sử dụng đang có ý định mua, thuê hoặc bán bất động sản cần thông tin về lịch sử giao dịch, xu thế thị trường.

Nhà môi giới bất động sản cần kết nối với người mua tiềm năng.

Nhà đầu tư bất động sản muốn tìm kiếm các bất động sản tiềm năng để đầu tư hoặc tìm kiếm các thông tin để đưa ra quyết định đầu tư.

Các nhà chức trách muốn tìm kiếm, tổng hợp thông tin thị trường để thống kê, hoạch định chính sách.

Sản phẩm có giao diện người dùng trên nền web (http://giasan.vn), sử dụng các công nghệ web tiên tiến SPRING MVC, AngularJS, RESTful, hỗ trợ đa dạng kích thước màn hình (mobile, desktop).

Tính năng cơ bản của sản phẩm

– Thu thập thông tin bất động sản toàn thị trường tự động bằng cách xây dựng máy tìm kiếm hướng mục tiêu (Adaptive focused crawler).

– Xây dựng hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn cho dữ liệu bất động sản trên toàn lãnh thổ Việt Nam (sử dụng Apache Spark, Hadoop).

– Bóc tách thông tin bất động sản một cách tường tận sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

– Định giá bất động sản tự động dựa trên vị trí và các thuộc tính sử dụng các phương pháp học máy cho dữ liệu lớn (sử dụng mô hình hồi quy không gian, báo cáo trong hội thảo khoa học: Large-scale geographically weighted regression on Spark. Tran T.-H, Nguyen T.-H, Tran V.-T. KSE 2016).

– Tính năng tìm kiếm thông tin bất động sản theo khu vực với lịch sử giao dịch giá bất động sản trung bình qua thời gian theo từng loại bất động sản và theo từng mức phân cấp hành chính (tỉnh/thành phố, quận/huyện …).

– Phân loại, nhận dạng người đăng tin bất động sản là môi giới hay chính chủ qua hành vi và văn phong trong mô tả về BĐS.

– Chấm điểm đánh giá các bất động sản cũng như các khu vực tự động về về môi trường, chất lượng, tiện ích.

– Phân tích môi giới theo khu vực hoạt động, chấm điểm theo các tiêu chí chuyên nghiệp, thân thiện, chuyên môn.

Tác giả:

Đinh Tuấn Việt

Nguyễn Hữu Dũng

Bùi Tuấn Ánh

Nguyễn Hoàng Long

Nguyễn Kiêm Hiếu

Trần Việt Trung