技术摘要：
本发明涉及一种基于个人用户大数据的房产租赁系统的工作方法，包含以下步骤：获取用户许可；在大数据对用户信息的记录中搜索授权用户数据；根据用户信息获取授权用户数据的发生位置；在电子地图中标记授权用户数据发生位置；在标记的电子地图中对授权用户数据的发生位  全部
背景技术：
房产租赁由房产的所有者或经营者将其所有或经营的房产交给房产的消费者使 用，房产消费者通过定期交付一定数额的租金，取得房产的占有和使用权利的行为。房产租 赁是房产使用价值零星出售的一种商品流通方式。房产租赁是指出租人（一般为房产所有 权人）将房产出租给承租人使用，由承租人向出租人支付租金的行为。房产租赁期限超过六 个月双方当事人必须签订书面合同。房产租赁合同中应包括以下方面的主要条款：出租房 产的范围、面积；房产租赁的期限、用途；租金的数额及交付时间；房产修缮的责任、转租以 及违约责任等等。 人们租房往往希望能租到与自己平时经常往返的地方比较近的位置的房子，而很 多时候都无法自己测量到经常去往的地方的距离，从而使得租房选择变得比较困难。
技术实现要素：
发明目的： 针对无法根据到自己经常去往的地点的距离进行更加有针对性的租房的问题，本发明 提供一种基于个人用户大数据的房产租赁系统的工作方法。 技术方案： 一种基于个人用户大数据的房产租赁系统的工作方法，用于根据用户的大数据进行房 屋推荐，包含以下步骤： S01：获取用户许可； S02：在大数据对用户信息的记录中搜索授权用户数据； S03：根据用户信息获取授权用户数据的发生位置； S04：在电子地图中标记授权用户数据发生位置； S05：在标记的电子地图中对授权用户数据的发生位置进行区域划分； S06：在每个划分的区域中计算发生位置的数量； S07：筛选发生位置的数量在指定数量区间内的区域； S08：合并筛选出的区域并作为样本区域； S09：将样本区域平均划分成三个子区域； S10：分别在三个子区域中获取授权用户数据发生位置集中区域； S11：根据三个子区域中的授权用户数据发生位置的集中区域计算覆盖范围； S12：合并三个子区域中的覆盖范围确认最佳租赁范围。 作为本发明的一种优选方式，所述授权用户数据为用户产生数据记录时允许上传 至云数据库中的数据。 4 CN 111581537 A 说　明　书 2/4 页 作为本发明的一种优选方式，对于所述步骤S05，设定第一最高间隔距离，对于授 权用户数据，当两个授权用户数据发生位置之间的距离小于第一最高间隔距离时，判定这 两个授权用户数据发生位置处于同一个区域。 作为本发明的一种优选方式，对于所述步骤S06，相同的授权用户数据的发生位置 在多次出现时都记为一次发生位置出现次数。 作为本发明的一种优选方式，对于相同发生位置的授权用户数据，当进行区域划 分时，只进行一次第一最高间隔距离的判定。 作为本发明的一种优选方式，对于所述步骤S07，所述指定数量区间用于筛选用户 在大数据中出现次数集中的发生位置。 作为本发明的一种优选方式，对于所述步骤S09，将所述样本区域以区域中心作为 基准进行夹角为120°的任意三等分。 作为本发明的一种优选方式，对于所述步骤S10，设定第二最高间隔距离，在子区 域中，当两个授权用户数据发生位置之间的距离小于第二最高间隔距离时，判定这两个授 权用户数据发生位置包含于集中区域中。 作为本发明的一种优选方式，对于所述步骤S11，还包括以下步骤： A11：分别从三个子区域中的授权用户数据发生位置集中区域中各选取一个集中区域 计算覆盖范围； B11：根据任意选取的三个授权用户数据发生位置生成圆，即覆盖范围； C11：剔除已选取的授权用户数据发生位置，判断剩余授权用户数据发生位置数量，若 数量大于等于3，则返回步骤A11；若数量小于3，则进入步骤S12。 作为本发明的一种优选方式，当剔除已选取的授权用户数据时，若同一个授权用 户数据发生位置出现多次时，每次剔除都减少一次出现次数。 本发明实现以下有益效果： 通过对用户经常去往的地方的收集，计算距离该些地方都比较近的位置的合集，从而 确认用户租房的大致位置并进行房产推荐，从而使得用户租房更加具有针对性。 附图说明 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施 例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。 图1为本发明步骤图； 图2为本发明步骤S11的衍生步骤图。