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龙图腾网获悉宁波市自然资源和规划大数据中心申请的专利基于多源数据时空关联的房地产市场热度指数预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119067714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411260505.1，技术领域涉及：G06Q30/0203；该发明授权基于多源数据时空关联的房地产市场热度指数预测方法是由俞荐中;王晓东;朱锦辉;钟文军;董晓炜;张志强;张碧静;岑涛;蒋雄飞设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据时空关联的房地产市场热度指数预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源数据时空关联的房地产市场热度指数预测方法，通过预先形成表征城市房地产市场规律的多源指标体系，得到国家行政区域内所有城市的预处理后多源指标数据集合、每个城市的房地产热度指数及房地产热度对数变化率，计算房地产热度指数在不同时刻的去噪后交叉关联矩阵，将该去噪后交叉关联矩阵所得平面最大过滤图作为房地产热度关联网络，将房地产热度关联网络和国家行政区域内各城市房地产热度指数时间序列输入到时间图卷积网络处理，将该时间图卷积网络输出作为各城市房地产市场热度指数预测值，实现了利用时间图卷积网络捕捉不同城市房地产市场在空间和时间上的依赖性，更加全面准确预测了不同城市房地产市场热度指数。

本发明授权基于多源数据时空关联的房地产市场热度指数预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据时空关联的房地产市场热度指数预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，预先形成表征城市房地产市场规律的多源指标体系；其中，该多源指标体系包括城市内的新房交易价格、新房销售交易量、二手房交易价格、二手房销售交易量、土地交易价格、土地出让面积、房屋租赁交易价格以及市场情绪值，市场情绪值根据与城市内房地产市场相关的新闻文本数据处理得到；城市为国家行政区域内的直辖市或者地级市；并且，市场情绪值的具体计算方式为：使用人工生成的中文情感词汇词典，基于词典的方法匹配情感词来判断文本的情感倾向；每篇文本的情绪由两个值进行表示，s+和s-分别对应代表正面情绪和负面情绪，将每天所有的文本的情绪值做加和处理，便得到市场情绪值的时间序列； 步骤2，根据多源指标体系获取国家行政区域内所有城市的多源指标数据集合，且对该多源指标数据集合做针对异常数据删除的预处理，得到预处理后多源指标数据集合； 其中，多源指标数据集合内的指标类型与多源指标体系内的指标类型一一对应，多源指标数据集合包括不同城市在不同时刻所对应的各指标数据；预处理后多源指标数据集合标记为X，X＝{Xi,pt}；Xi,pt为预处理后多源指标数据集合X内第p个城市的第i个指标数据Xi在时刻t的预处理后数值，1≤p≤M，1≤i≤N；M为国家行政区域内所有城市的总数量，N为多源指标体系内指标数据类型的总数量； 步骤3，对预处理后多源指标数据集合内各预处理后数据均做归一化处理，得到归一化处理后多源指标数据集合，并计算该归一化处理后多源指标数据集合内各指标数据自身在不同时刻所占的指标权重以及各指标数据的熵值； 步骤4，根据所得各指标数据的熵值分别计算每一个指标数据的差异系数以及对应的权重值，并基于所得各权重值分别对应计算每个城市的房地产热度指数； 步骤5，计算国家行政区域内所有城市各自在不同时刻的房地产热度指数，并基于所得各房地产热度指数分别对应得到各城市在预设时间段内的房地产热度对数变化率； 步骤6，根据所得各城市的房地产热度对数变化率，计算表征国家行政区域内所有城市的房地产热度指数在不同时刻的交叉关联矩阵； 步骤7，对交叉关联矩阵进行随机分解处理得到分解处理后的矩阵元，且对该分解处理后的矩阵元做去噪处理，得到去噪后交叉关联矩阵； 步骤8，基于所得去噪后交叉关联矩阵，构建该去噪后交叉关联矩阵的平面最大过滤图，且将该平面最大过滤图作为表征国家行政区域内所有城市之间相互关联作用的房地产热度关联网络； 步骤9，将所得房地产热度关联网络和国家行政区域内各城市房地产热度指数时间序列作为输入，输入到时间图卷积网络中处理，并将该时间图卷积网络处理后的输出结果作为国家行政区域内各城市的房地产市场热度指数预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波市自然资源和规划大数据中心，其通讯地址为：315042 浙江省宁波市鄞州区和济街36号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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