贝壳找房搜索架构演进
关于贝壳分中的重点字段完备指标
关于贝壳分中的重点字段完备指标标题：贝壳分中的重点字段完备指标：优化住房信息搜索与交易体验摘要：贝壳分是房产交易领域的关键指标之一，它综合考量住房在位置、价格、户型、装修等多个维度的信息，帮助用户更便捷地搜索和比较房源。
其中的重点字段完备指标对于保障数据可靠性和用户满意度至关重要。
本文将深入探讨贝壳分中的重点字段完备指标，并分享对其影响因素和优化方法的个人见解。
正文：一、引言贝壳分是贝壳找房平台上重要的评价指标之一，它综合考量了住房的各项关键信息，帮助用户迅速筛选心仪的房源。
在贝壳分中，重点字段完备指标扮演着至关重要的角色。
本文将从以下几个方面探讨贝壳分中的重点字段完备指标，包括其定义、重要性以及相关的影响因素和优化方法。
二、重点字段完备指标的定义与重要性重点字段完备指标是指贝壳分中的关键字段信息是否完整。
在用户进行住房搜索和比较时，完备的字段信息能够提供更准确和全面的房源描述，帮助用户更好地了解和选择适合自己的住房。
位置、价格、户型、装修等字段信息都是用户在选择住房时重要的参考因素，而这些信息的完备性直接影响用户对房源的满意度和交易成交率。
三、重点字段完备指标的影响因素1. 数据来源和合作伙伴贝壳找房平台依托广泛的数据来源和合作伙伴网络，获取房源信息。
重点字段完备指标的可靠性和完整性需要依赖可信的数据源和合作伙伴的提供。
与房地产中介机构和房东的合作关系密切，是保障重点字段完备指标的重要因素之一。
2. 数据录入和审核流程贝壳找房平台采用严格的数据录入和审核流程，确保重点字段的准确性和完整性。
数据录入人员需要全面地填写各个字段信息，并经过严格的审核流程确保数据的真实性和可靠性。
良好的数据录入和审核流程是保障重点字段完备指标的关键因素之一。
四、重点字段完备指标的优化方法1. 强化数据源和合作伙伴网络贝壳找房平台可以进一步拓展与房地产中介机构和房东的合作伙伴关系，扩大可靠的数据源，提高重点字段完备指标的可靠性。
国内房地产经纪主要企业(贝壳)业务与营销模式解析
贝壳：链家升级版，国内房地产经纪龙头亿元业务交易总额（GTV ） 市占率9.5% 212775.5% 5.6%1329111531101448896➢ 贝壳由链家网升级而来，打造技术驱动的开放型品质居住服务生态。
链家最早成立于2001年，2008年推出“链家在线”；2011年在业内率先承诺“真房源”，形成良好的口碑效应；2015年与伊诚地产、德佑地产、深圳中联地产等合并，带动规模再上台阶；2018年推出 “贝壳找房”。
不同于链家网垂直自营模式，贝壳通过ACN 模式聚合和赋能全行业的优质服务者，打造开放的品质居住服务生态，为用 户提供包括二手房、新房、租赁、装修和社区服务等全方位居住服务。
➢ 贝壳已成为国内最大的住宅交易和服务的线上与线下集成平台。
2017-2019年贝壳GTV 从1.01万亿增至2.13万亿元，CAGR 达44.8%，市占率从5.5%提升至9.5%（其中存量房、新房市占率分别达15.4%、5.4%）；尽管受疫情影响，2020H1仍实现GTV1.3万亿元，同比增49.4%。
目前公司业务覆盖全国103个城市。
贝壳发展历程贝壳平台构成与协同优势贝壳业务交易总额及市占率（分母为全国房屋交易总额）25000200001500010000500012%10%8%6%4%2%0%2017201820192019H12020H1贝壳：存量房交易为主，营收快速增长股权激励支出（亿元）➢ 存量房为贝壳交易贡献主力，但新房占比显著提升。
贝壳积极利用渠道、客源优势挖掘一二手联动效应、拓展新房市场，2017-2020H1存量房交易占比从73%降至59%，新房交易规模占比则从25%升至37%，另外装修、金融等新兴服务和其他占比从2%略微升至4%。
➢ 营收近年增长快速，净利润上半年明显改善。
2017-2019年贝壳营收从255亿元增至460亿元，CAGR 达34.3%；受股权激励支出增加（2019 年达29.6亿元）等因素影响，净亏损从5.4亿元增至21.8亿元；若剔除股权激励支出、因收购导致的无形资产摊销、投资减值损失、公 允价值变动等，调整后净利润从0.7亿元增至16.6亿元，若进一步剔除利息、税费、折旧等，调整后EBITDA 从10.7亿元增至29.2亿元。
贝壳采购数字化项目二期签约,商越助力打造互联网行业全场景全链路采购数字化平台
贝壳采购数字化项目二期签约，商越助力打造互联网行业全场景全链路采购数字化平台近日，贝壳找房(北京)科技有限公司（以下简称“贝壳”）与北京商越网络科技有限公司（以下简称“商越”）完成二期签约，双方将继续扩大合作。
在商越与贝壳项目组的密切配合、精诚合作下，贝壳一期采购商城项目已成功上线并稳定运行一年多，此次二期合作贝壳将从采购业务全流程、财务协同、合同管理等方面着手，构建采购全链路、全品类、全场景的数字化管理闭环，打造互联网行业采购数字化标杆。
作为商越的第一家客户，贝壳在2019年4月完成了企业采购商城建设（详情点击：链家签约商越，搭建采购互联网平台）。
贝壳采购商城上线后,通过商越为其提供的持续运营服务,现已覆盖贝壳全国8000多门店, 使采购周期由原来平均的25天缩减至2天，协议采购比例由30%提升至90%，采购效率显著提升。
相比一期单一的目录化商城采购需求，双方二期合作将完成寻源招标采购、场景化采购的上线和聚贤阁接口范围的升级，可进一步支持贝壳定制类商品和服务的电商采购，满足贝壳在快速发展中诞生的非目录化采购需求。
贝壳二期将以更个性化、多样性、多场景的方式，满足贝壳全链路采购，实现所有采购业务集中在商越的系统中完成，替换原有的SRM系统。
在实现全链路采购的同时，贝壳二期合作也将从财务视角打造从采购预算、核算到支付的全流程协同，并切入合同管理功能，实现业财一体化的管控，以财务合规推动业务高效发展。
据悉，贝壳二期合作启动会已于6月28日在商越北京总部召开，贝壳采购中心总经理方瀛，商越北方区总经理张雁明及双方项目组成员参加会议。
从本次合作启动会上了解到，未来越来越多的房子都将用数字化串联，贝壳的数字化优势将持续彰显。
贝壳是一家互联网企业，将数字化建设视为企业头等战略。
贝壳高度认可商越在采购数字化领域的专业度,极为稳定的系统和持续有效的运营服务是贝壳继续选择商越的原因。
商越北方区总经理张雁明表示，感谢贝壳对商越的信任，贝壳是商越在互联网领域的战略级合作伙伴。
贝壳找房组织架构 -回复
贝壳找房组织架构-回复贝壳找房是中国领先的房产在线交易平台，为用户提供全面的房产信息搜索、交易服务，以及在线房屋租赁等解决方案。
作为一个快速发展的互联网公司，贝壳找房的组织架构是一个关键的组成部分，影响着公司的运营效率和发展方向。
下面将以中括号内的内容为主题，逐步探讨贝壳找房的组织架构。
1. 什么是组织架构？组织架构是一个企业或组织在人力资源管理方面的重要组成部分，它定义了不同层级的职责、权限和关系，并为组织提供了一个清晰的运作框架。
2. 贝壳找房的组织架构是什么样的？贝壳找房的组织架构分为多个部门和团队，以实现高效的业务运营和快速的决策执行。
下面是贝壳找房的主要组织架构：2.1 高层领导团队贝壳找房的高层领导团队由总裁和副总裁组成，他们负责制定公司的战略方向和业务规划，并监督公司的整体运营和发展。
2.2 业务部门贝壳找房的业务部门是公司的核心，它们负责不同的业务线，包括房产信息搜索、在线交易和房屋租赁等。
每个业务部门由一个部门经理领导，负责该部门的运作和目标实现。
2.3 技术团队作为一个互联网公司，技术团队在贝壳找房的组织架构中起着重要的作用。
技术团队负责开发和维护公司的核心技术平台，包括房屋信息数据库、交易系统和搜索引擎等。
技术团队由多个子团队组成，如产品开发、前端开发和后台开发等。
2.4 运营团队贝壳找房的运营团队负责市场营销、用户支持和客户关系管理等工作。
运营团队与业务部门和技术团队紧密合作，确保公司运作的顺利和用户满意度的提高。
2.5 市场部门贝壳找房的市场部门负责制定市场推广策略，提升公司的品牌知名度和市场份额。
市场部门负责营销活动、品牌建设和媒体关系等工作。
2.6 数据分析团队数据分析团队负责收集、分析和解读大数据，为公司的决策提供支持。
他们利用数据分析工具和技术，提取有价值的信息，帮助公司更好地了解客户需求和市场趋势。
3. 如何实现组织架构的有效管理和协调？为了实现组织架构的有效管理和协调，贝壳找房采取了以下措施：3.1 设立公司目标和绩效指标贝壳找房制定了明确的公司目标和绩效指标，将其分解到不同部门和团队，并通过定期评估和反馈机制确保各个部门和团队的工作与战略目标保持一致。
产品分析报告 贝壳找房App以及互联网房产服务行业
产品分析报告| 贝壳找房App以及互联网房产服务行业编辑导语：随着生活水平的不断进步以及互联网的持续发展，找房行业也与互联网相结合，冒出不少互联网房产服务的平台；本文是关于“贝壳找房”的深度剖析以及分析互联网房产服务行业的运转逻辑，我们一起来看一下。
贝壳找房是一款房产租赁与买卖交易服务平台，通过继承链家的线下房源数据，与三方公寓和中介合作，为广大用户提供海量且真实的房源，旨在解决用户租房、买房、卖房的难题。
自2018年创立以来，势如破竹，发展迅速；2019年成交额达到21277亿元，并已于2020年8月IPO上市。
本文以贝壳找房APP为切入点，深入剖析贝壳以及互联网房产服务行业的运转逻辑。
将从下列几个方面进行分析：1.行业分析2.竞品分析3.用户价值分析4.商业价值分析5.产品迭代分析6.产品结构分析7.运营分析8.总结一、行业分析房产服务是指房地产各个环节中为当事人提供服务的经营活动。
随着居民的收入增加，生活水平上升，进一步的城镇化发展，买房卖房租房依旧火热；在对线下中介信任不足的大环境下，线上的大型房产服务平台开始涌现，旨在为用户提供优质房源信息等综合服务。
自2014年以来，互联网房产服务行业突飞猛进，而房地产行业往往受宏观政策因素影响，接下来用PEST模型来分析一下。
1. 政策层面我国的城镇化率的进一步提升和货币信贷环境宽松，且地方楼市政策略有放宽，继续推动房产行业在疫情后的回暖复苏。
具体体现在，2019年全国城镇化仅60.6%，置业需求随人口迁移仍有上升空间；中央经济工作会议表明2020年全国货币信贷将比2019年增长提升，同时因城施策下更多城市的政策有一定的放宽，帮助房产行业稳定发展。
2. 经济层面据经济学家任泽平的测算，中国住房地产2018年总市值321万亿元，相当于美国的2.4倍；其中每年有6万多亿元价值的住宅换手、12-13万亿元的新房卖出，再加上租房，就是一年25万亿元成交额的大市场。
贝壳找房搜索架构演进
•业务垂直拆分 •引入入分布式事务 •代码量量拆分 •单个资源进行行行拆分
回顾&未来发展
1. ⻉贝壳找房 2. ⻉贝壳搜索的场景 3. 搜索架构的迭代 4. 架构的思考
Cost-Oriented Architecture Design 资源隔离、弹性服务
Thanks
elasticsearch 插件 索引备份 索引恢复
缓存层
DA SUG NLU 纠错
人人工工 干干预 相关召回 策略略 扩大大召回 召回
规则特征 个性化 LTR
DIG采集 北北极星 日日志采集 效果分析 A/B流量量 搜索回放 全局ID 人人工工评测
用用户画像 会话保持 实时画像
实时模型 离线模型
mysql mongo kafka zookeeper redis hadoop 数仓 指标平台 DataPipeline clickhouse
• 调用用混乱 – IP直连 – 谁在使用用这个服务？
• 扩展性差 – Lucene本地索引，机器器强依赖 – 搜索、索引服务在同一一机器器 – 索引数据不不一一致
管理理流程 技术架构
⻉贝壳找房-搜索V2(2016~2017)
Dig埋点
效果流
Log
采集
ETL
计算
输出
Kafka
Hive
数据模型
业务数据
2016
2017
2018
12,000,000,000 9,500,000,000 7,000,000,000 4,500,000,000 2,000,000,000
2016
月月hits
2017
2018
搜索服务-基本构成
DB 文文件
人人工工录入入
贝壳找房组织架构
贝壳找房组织架构
贝壳找房的组织架构如下：
1. 高层领导层：包括董事长、总裁等高级管理人员，负责公司的整体决策和战略规划。
2. 部门和团队：贝壳找房按照不同的职能划分了多个部门和团队，包括但不限于：
- 技术研发部门：负责平台技术研发和产品迭代。
包括前端、后端、数据、算法等团队。
- 运营部门：负责平台的日常运营管理和市场推广。
包括运营管理、市场推广、用户服务等团队。
- 商业合作部门：负责与业务合作伙伴进行合作，包括经纪公司、开发商等团队。
- 人力资源部门：负责人才招聘、员工培训、绩效管理等人力资源管理工作。
- 财务部门：负责公司的财务管理和资金运营。
- 法务部门：负责公司的法律事务和合规管理。
3. 地区和分公司：贝壳找房在全国范围内设立了多个地区和分公司，按照不同的地理区域进行管理和运营。
4. 基层员工：包括各个部门和团队的员工，负责具体的工作任务和项目实施。
以上仅为贝壳找房组织架构的一个概览，具体结构和人员设置可能会有所调整和变化。
cai的基本模式与结构综述
cai的基本模式与结构综述
随着移动互联网的飞速发展，引发了大量应用的产生，用户也不断增长，而这
些用户数据往往便变成了巨大的独立海洋，这给平台提出了越来越大的挑战。
越来越多的应用产品开始引入智能联网服务——基于智能硬件的信息服务，使得多元的信息均可连接起来，形成一个全新的信息数据工厂，其中，百度开放云平台中的兴趣抽取服务，被成为了"Cai (Interest Finding Technology)"。
百度复杂兴趣（Cai）是一项基于AI技术的应用，它可以帮助企业探索、提
取和解码客户兴趣，并使用计算机建模的方法快速、准确的评估兴趣点。
这样，企业可以更全面地将客户的意向和产品关联起来，建立更有效的推荐机制，为客户提供更加精准的服务。
Cai的主要构成是：数据采集，关联规则学习，兴趣知识获取和推荐服务。
首先，数据采集部分需要企业收集、处理数据，以便将客户行为（搜索、浏览等）转化为可计算的形式，然后运用关联规则学习优化这些数据对客户兴趣的预测；其次，通过解码和结构化，根据客户的行为找出主题，以及客户与主题之间的关联；最后，根据客户之前的兴趣和行为，为客户推荐适合其兴趣点的产品及服务。
总而言之，百度复杂兴趣（Cai）可以将用户需求从普通平台独立海洋转变为
便携式互联网，帮助企业深入洞察客户内心，根据客户的行为建立复杂兴趣知识图谱，通过实时兴趣智能推荐，为企业实现相应的商业洞察和客户服务优化，从而改善企业的核心竞争力。
贝壳看房模型映射的思路
贝壳看房模型映射的思路1.引言1.1 概述概述部分的内容：贝壳看房模型是一种基于现代科技的房地产看房方法，通过虚拟现实技术和大数据分析，为用户提供了更加立体、真实的房屋浏览体验。
这一模型的核心思路是将真实的房屋场景映射到虚拟的环境中，使用户能够在不实际亲临其地的情况下，感受到房屋的空间布局、装修风格等方面的特点。
贝壳看房模型的出现，解决了传统看房方式中的一些痛点和不便之处。
传统看房往往需要花费大量的时间和精力，而且受限于实际场地条件，无法满足用户对房屋全方位的了解需求。
而贝壳看房模型则打破了时空的限制，无论用户身在何处，只要有网络连接和相应的设备，就能够方便地进行房屋浏览。
为了实现贝壳看房模型的成功映射，需要借助虚拟现实技术和大数据分析。
虚拟现实技术通过声音、图像和触觉等手段，使用户能够身临其境地感受到房屋的真实情况。
而大数据分析则能够提供更加全面和准确的房屋信息，如房屋的面积、楼层、装修程度等。
贝壳看房模型的出现，不仅为用户提供了便利和舒适的房屋浏览体验，也为房地产行业的发展带来了新的机遇和挑战。
在未来，随着科技的不断进步和应用的拓展，贝壳看房模型有望在房地产行业中发挥更大的作用，为用户提供更加智能和个性化的服务。
1.2文章结构1.2 文章结构本篇文章将分为引言、正文和结论三个主要部分，分别对贝壳看房模型的映射思路进行详细讨论。
在引言部分，我们将进行概述，介绍贝壳看房模型的基本原理和应用场景，并明确本文的目的。
通过这些内容，读者将能够对贝壳看房模型有一个全面的了解。
在正文部分，我们将首先深入介绍贝壳看房模型的基本原理。
这包括模型设计和构建的具体步骤，以及模型背后的数学原理和算法。
这一部分的目的是帮助读者理解贝壳看房模型的核心机制。
接着，我们将探讨贝壳看房模型的应用场景。
这部分将列举几个具体案例，并详细解释贝壳看房模型在不同领域的实际应用。
通过实际案例的展示，读者可以更好地理解贝壳看房模型的实际作用和优势。
贝壳找房经营分析工作汇报PPT
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当前主要存在问题
业务发展不平衡
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2
PART 02
经营亮点分析
跨越发展 硕果累累
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重心
重心
重心
重心
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当前主要任务
集团公司工作会议提出：要做强做优做大主营业务
做强
成为市场竞 争的强者
各分公司完成进度
请输入标题 请输入标题 请输入标题 请输入标题
40% 50% 80% 20%
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输入标题
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交易系统中台架构与演进-QQ群分享版 (1)
交易易系统中台架构落地与演进美旅-住宿研发组：王尧喜-2018.01背书-技术梯度写代码技术设计技术架构技术规划视野⾏行行知闻技术感觉知识型领悟型通⽤用型⽬目录交易易业务1平台和中台23交易易系统中台架构4交易易中台的⽊木桶依赖5架构落地实施6中台架构演进1-交易易业务-售前、售中、履履约、售后售前：拿货售中：卖货履履约：给货售后：退换1-交易易业务-交易易业务是什什么交易易业务多阶段、多⻆角⾊色参与、多信息互通的商品/服务交换过程CMB下单系统上单履履约下单订单付单履履约退单记账出票配送上⻔门商品C留留房结算B M 信息系统2⽅方参与：动作+数据B M B M BM BM C C C CC流程型信息系统2⽅方参与：⼀一系列列动作+数据带状态电商四流信息流、订单流、资⾦金金流、物流拿卖给退数据状态2-交易易业务-状态机故宫⻔门票50块⼀一张，⼩小明要买2张，商品价值=100元订单价值= 100元优惠券(10)红包(5)折扣(9)积分(3)X码(2)⼩小明需付❌❌❌❌❌100元❌❌❌❌✅90元✅❌❌❌✅85元❌❌✅81元✅❌❌✅✅❌❌87元✅❌❌✅✅85元•100元都是谁出的•啥时候出的•出了了多少⼈人⺠民币账户券系统红包系统折扣系统积分系统码系统⼩小明平台商户实时收限时收⻆角⾊色收款形式账户系统(⽹网关)故宫⻔门票50块⼀一张，⼩小明要买2张，商品价值=100元订单价值=100元优惠券(10)红包(5)折扣(9)积分(3)X 码(2)⼩小明需付❌❌❌❌❌100元❌❌❌❌✅90元✅❌❌❌✅85元❌❌✅81元✅❌❌✅✅❌❌87元✅❌❌✅✅85元•100元都是谁出的•啥时候出的•出了了多少•100块买了了啥⼈人⺠民币账户券系统红包系统折扣系统积分系统码系统⼩小明平台商户实时收限时收⻆角⾊色收款形式账户系统(⽹网关)婴⼉儿免票⼉儿童半价不不享受优惠⽼老老年年9折不不享受优惠货币规则层订单账户总值货币构成货币的分配成本承担⽅方式1-交易易业务-资⾦金金&账务流程下单订单流转账务(应收付)下单成功购买端⽀支付付单处理理退单履履约C:customer P:platform S:supplier⼀一次“记账请求”⽣生成⼀一条总账务⼀一条总记账请求包含多个⼦子账务所有⼦子账务完成，表示总账务完成账务系统进⾏行行账务实收付收付分实时结算和限时结算应付账账期账务关系应付账账期账务关系应收账账期账务关系P to SC to P应付账账期账务关系应收账账期账务关系P to CP to S应收账账期账务关系S to P账务(实收付)货币⽹网关S to P订单账户总值货币构成货币的分配成本承担⽅方式2-平台和中台-架构是啥各种A(Architecture)各种D(Drvien)⼈人 VS 机器器2-平台和中台-架构是啥管理理确定性和不不确定性稳定+变化新的稳定+变化新的稳定+变化2-平台和中台-业务系统阶段⾥里里程平台是业务发展过程中，逐步沉淀的内聚服务、原⼦子服务，可⽀支撑多业务建设。
贝壳市场分析
贝壳市场分析引言概述：贝壳市场是目前中国房地产市场中的一家知名在线房地产平台。
本文将对贝壳市场进行分析，从市场规模、用户特征、竞争对手和未来发展趋势等方面进行详细阐述。
一、市场规模1.1 贝壳市场的起源和发展：贝壳市场成立于2022年，是由链家联合创始人胡锡进创办的在线房地产平台。
经过几年的发展，贝壳市场已经成为中国房地产市场中的重要参预者。
1.2 贝壳市场的市场份额：根据市场调研数据显示，贝壳市场在中国在线房地产平台市场中占领了较大的份额，具有较强的市场竞争力。
1.3 市场增长潜力：随着中国房地产市场的不断发展，贝壳市场有着巨大的增长潜力。
通过不断提升用户体验和服务质量，贝壳市场有望进一步扩大市场份额。
二、用户特征2.1 用户规模和增长：贝壳市场的用户规模庞大，每天有大量的用户通过贝壳市场进行房地产交易。
而且，贝壳市场的用户数量还在不断增长。
2.2 用户画像：贝壳市场的用户主要分为购房者、卖房者和中介机构。
购房者和卖房者是贝壳市场的核心用户群体，而中介机构则是贝壳市场的重要合作火伴。
2.3 用户需求和行为：贝壳市场的用户主要通过平台寻觅房源、发布房源信息、咨询房产相关问题等。
用户在使用贝壳市场时更加注重信息的准确性和交易的安全性。
三、竞争对手3.1 主要竞争对手：贝壳市场的主要竞争对手包括链家、安居客等在线房地产平台。
这些竞争对手在市场份额和用户数量方面与贝壳市场存在竞争关系。
3.2 竞争优势：贝壳市场通过技术创新和服务升级等方式，不断提升自身的竞争优势。
例如，贝壳市场推出了AI房产估值系统和智能推荐系统，为用户提供更加个性化的服务。
3.3 市场竞争格局：目前，中国在线房地产平台市场呈现出竞争激烈的格局。
贝壳市场作为其中的一员，将继续与其他竞争对手展开激烈的市场竞争。
四、未来发展趋势4.1 科技驱动：随着科技的不断进步，贝壳市场将进一步推进智能化、数字化和数据化的发展，提供更加智能和便捷的房地产交易服务。
房地产中介贝壳股权架构、商业模式及营收结构分析(2021年)
内容目录1.贝壳：中国线上线下一体化住房中介服务龙头.1.1.贝壳找房已成为国内领先的品质居住服务平台1.2.创始人对公司拥有绝对控制权1.3.交易额和营收快速增长，新房业务贡献最大1.贝壳：中国线上线下一体化住房中介服务龙头1.1.贝壳找房已成为国内领先的品质居住服务平台贝壳找房已成为国内领先的品质居住服务平台。
公司前身北京链家创立于2001 年，为国内房地产经纪行业龙头品牌；2015 年合并德佑，其后通过子品牌特许经营模式迅速扩大平台功能与服务范围，确立行业优势地位；2018 年升级为贝壳找房，进一步拓展经营业务，扩大品牌覆盖广度。
截止20 年，贝壳全年总交易额（GTV）3.5 万亿元，总计门店数量4.69 万家，Q4 月活跃用户数达4818 万人。
公司的核心业务由经纪平台“链家”与交易平台“贝壳”两方面构成。
通过强调门店与互联网平台的相互联系，贝壳打通线上线下间的空间与信息壁垒，以发挥品牌在数据洞察与经营经验上的累积优势。
目前公司的业务范围已全面囊括新房交易、二手房交易与房产金融服务、房屋装修服务等一系列其他新型业务。
图1：公司主要业务公司发展历经链家初创、线上转移、业务优化与上线贝壳四个时期。
初创时期，公司探索业务创新，首家推出了“阳光交易”的透明化交易模式。
链家在线上线后，公司通过产业与平台结合的方式，打通线上下交易的壁垒，确立行业领先优势。
此后链家在线升级为链家网，公司通过并购与战略合作等方式，迅速扩大业务覆盖范围。
贝壳找房上线后，公司发挥产业领先地位的累积优势，开始布局向房地产行业互联网巨头的转变。
图2：公司发展历程1.2.创始人对公司拥有绝对控制权创始人具有绝对控制权。
上市后，左晖持有42.4%股权，与82.8%投票权，管理层整体持有46.2%股权，与84.0%投票权。
机构方面，腾讯持有12.1%股权与3.6%投票权，软银持有9.3%股权与2.8%投票权，高瓴持有5.2%股权与1.6%投票权。
房屋租赁信息管理系统
毕业设计房屋租赁信息管理系统学生姓名学号学院计算机与信息工程学院专业计算机科学与技术班级指导教师职称湖南商学院2013年5月湖南商学院本科毕业设计（论文）诚信声明本人郑重声明：所呈交的本科毕业设计（论文），是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
本科毕业设计（论文）作者签名：年月日内容摘要随着互联网络的发展，现实生活中各行各业都向着网络化发展，其中房屋出租也由传统的张贴广告发展到互联网。
当下，经济快速发展，越来越多的人对房屋的租赁有更大的需求，如何高效快速的获取有效的房屋信息，又不通过第三方中介通过收取手续费来提供信息，是本系统开发的意义所在。
本系统提供了出租，求租，留言和查询等几个主要功能。
普通游客通过访问该网站可以浏览该网站其他注册用户发布的出租和求租信息。
如果想通过本系统发布免费的出租，求租信息需要注册成为该网站的会员。
发布后的信息，若通过管理员的审核，将在前台页面显示，其他浏览该网站的用户可以看到该条信息。
本系统是一个基于JAVA EE开发的WEB系统，采用B/S结构，使用SERVLET+JSP开发模式。
由于该网站是小型应用网站，所以数据库使用的是MYSQL,其中前台界面使用了CSS+DIV实现网页的布局，还用到了当下流行的前台框架bootstrap。
关键词房屋租赁；JSP；SERVLET；B/S；WEB系统ABSTRACTAlong with the development of the Internet, all walks of life are all in real life to network development, including rental housing also has developed from a traditional AD posted to the Internet. At present, rapid economic development, more and more people have a greater demand on housing rental, how efficient and rapid access to effective information, and not through a third party mediation by charging fees to provide information, is the meaning of this system development.This system provides a rental, inquiry, message and the query and so on several major functions. Regular visitors by accessing the website of other registered users can browse the web site, rental and price information. If you want to release free rent by this system, soliciting the information need to be registered as members of the site. After the release of information, if through the administrator of the audit, will be at the front desk page shows, other users can browse the site to see this message.This system USES the traditional SERVLET + JSP development mode. Because the site is a small application, so using a MYSQL database, including the front desk interface using a CSS + DIV realization of web page layout, also use the bootstrap current popular front desk framework.KEY WORDSHouse lease; The JSP; The Servlet; B/S; WEB system目录1. 绪论 (1)1.2 系统开发背景与意义 (1)1.2 系统的设计过程...................................................................................... . (2)1.3 本文主要内容和章节安排 (2)2. 系统需求分析 (3)2.1 用户角色分析 (3)2.2 功能需求分析 (5)2.2 数据需求分析 (7)3. 系统总体设计 (8)3.1 总体框架 (8)3.2 开发平台与语言 (8)3.3 软件结构 (10)3.4 数据库逻辑设计 (10)4. 系统详细设计 (12)4.1 数据库的设计与实现 (12)4.2 功能模块的设计与实现 (17)4.2.1 登录注册模块 (17)4.2.2 租赁信息发布模块 (18)4.2.3 租赁信息查询模块 (20)4.2.4 租赁信息审核模块 (21)4.2.5 用户中心管理模............................................................................... (22)5. 系统测试............................................................................................... . (23)5.1 Tomcat服务器的检测 (23)5.2 检测MySQL数据库是否连接成功 (24)5.3 用户管理功能测试 (25)5.4 房屋租赁信息发布功能测试 (26)5.5 房屋租赁信息查询功能测试 (26)总结与展望 (28)参考文献 (29)致谢 (31)房屋租赁信息管理系统1. 绪论本系统是一个简单的WEB房屋租赁管理系统，网民可以通过本网站获取系统用户发布的出租房屋信息和求租房屋信息。
58同城案例分析
58同城案例分析58同城是中国领先的分类信息网站，该公司成立于2005年，总部位于北京。
该平台的目标是为用户提供方便快捷的分类信息浏览和发布服务，涵盖房屋租售、二手交易、招聘求职、生活服务等各个领域。
以下是对58同城的案例分析：一、发展历程：1.初始阶段：58同城成立之初，主打房屋租售信息，通过互联网将房屋信息发布给用户，节省了用户找房的时间和成本。
2.进一步拓展：后来，58同城陆续扩展到二手交易、招聘求职、生活服务等领域，为用户提供了更广泛的信息发布和浏览平台。
3.媒体整合：2024年，58同城与中国移动合作，推出了基于手机短信的信息发布和查询服务，进一步提升用户体验和平台知名度。
4. 持续创新：随着移动互联网的普及，58同城加大了对移动端的投入，推出了手机App，为用户提供更方便的信息浏览和发布渠道。
5.合作拓展：除了自身发展，58同城还与其他互联网企业进行合作，如与百度合作推出分类信息功能，与支付宝合作推出在线支付功能等。
二、成功因素：1.用户需求：58同城通过满足用户对分类信息的需求，提供了大量的信息资源，吸引了大量用户访问和使用该平台。
2.良好的用户体验：58同城在界面设计和功能体验上持续改进，提升了用户的满意度，从而促进了用户的忠诚度和口碑传播。
3.巨大的用户基础：58同城建立了庞大的用户基础，通过用户参与和互动，形成了用户网络效应，进一步提升了平台的知名度和竞争力。
4.广告收入：通过向商家提供广告和推广服务，58同城获得了丰厚的广告收入，为公司的持续发展提供了强大的资金支持。
5.合作伙伴关系：与其他互联网企业的合作，帮助58同城扩大了用户规模和知名度，提升了平台的竞争力和市场份额。
三、面临挑战：1.竞争加剧：随着互联网的发展，分类信息领域的竞争越来越激烈，58同城面临来自其他分类信息网站的竞争压力。
2.用户流失：用户需求多样化和竞争加剧，可能导致部分用户流失，58同城需要不断提升用户体验和发展新功能，留住用户。
贝壳找房:用技术“重构”房地产行业
贝壳找房:用技术“重构”房地产行业作者：暂无来源：《上海信息化》 2020年第9期脱胎于链家、创立于2018年4月的贝壳找房，仅用了两年时间，就成功登陆美国纽约交易所，用实践证明了房地产交易平台介入互联网领域的可行性。
文丁毓2020年8月，贝壳找房在美国纽约交易所（以下简称“纽交所”）敲钟，股票代码为“BEKE”，成为中国居住服务平台第一股。
贝壳找房脱胎于链家，2018年4月，链家创始人左晖决定进入互联网赛道，将链家一分为三，裂变出贝壳找房与德佑。
其中，链家保持直营门店模式，德佑延伸加盟店业务，而贝壳找房不仅覆盖新房、二手房、租赁、家装及金融服务等业务，还接入链家体系外的房源，形成“自营+平台”的服务模式。
脱胎于链家网的贝壳找房试图通过ACN（Agent Cooperation Network，经纪人合作网络）搭建一个开放、信息共享的平台。
2019年3月，贝壳找房启动D轮融资，规模超过12亿美元。
其中，腾讯领投8亿美元，高瓴资本、源码投资、碧桂园创投、新天域投资、华兴资本、海峡资本等投资方均参与其中。
同年11月，贝壳找房又完成D+轮融资，总融资金额超24亿美元，投资方包括软银愿景基金、高瓴资本、腾讯控股、红杉资本等。
而今，贝壳找房在纽交所的上市具有里程碑意义，标志着其把依赖重度服务的复杂交易进行数字化重构，并成功实现平台化，代表了互联网时代房地产行业的发展方向。
基于ACN模式，重塑行业生态传统房产中介常因房源、客源有限陷入信息孤岛。
在大多数房产公司里，经纪人之间的业务关系是竞争而非合作。
其原因在于，只有最终促成交易的经纪人才能获得佣金，其他付出的经纪人得不到收益。
这种机制导致经纪人不可能分享资源，也就无法通过分工实现工作效率的提升。
未来，房产经纪人的工作会有70%～80%集中在线上，合作将变得尤为重要。
ACN经纪人合作网络作为贝壳找房推出的运作模式，旨在推动实现跨品牌房源、客户、经纪人的合作。
ACN合作网络是指在遵守房源信息充分共享等规则前提下，同品牌或跨品牌经纪人之间以不同的角色共同参与到一笔交易，成交后按照各个角色的分佣比例进行佣金分成的一种合作模式，是共生经济在居住服务领域的落地。
链家与贝壳是什么关系
链家与贝壳是什么关系
贝壳和链家是属于一个公司。
贝壳的前身就是链家，之后上线贝壳找房。
除去链家，其他的都是加盟店，统称贝系。
1.链家的升级版，就想淘宝和天猫的关系，现在链家体系的人已经逐步开始转到贝壳了。
2.链家定义为行业领军的直营经纪品牌，贝壳定义为技术驱动的品质居住服务平台，将在不同维度为B 端和C 端客户提供更好的服务。
链家也成为首批入驻贝壳平台的服务品牌。
贝壳和链家属于业务协同体，也是价值观共同体，共同推动行业进步、解决居住消费的痛点。
3.贝壳是链家为了融资上市开发的平台。
房地产经纪公司贝壳营销模式及盈利能力分析(2021年)
贝壳：优势布局基础上的进一步平台整合贝壳是国内领先的房产经纪公司，由国内领先的线下经纪品牌“链家”和由“链家”衍生发展而来的线上交易平台“贝壳”结合而成。
1. 新房与存量房业务均快速提升交易额与市占率高速增长。
贝壳近年来发展迅速，2020年新房和存量房业务交易额分别达到1.38万亿元和 1.94 万亿元，2017-2020年 CAGR 分别为76.3%和38%，均维持高速增长；从房产交易市占率来看，贝壳新房业务市占率从2017年的2.3%提升到2019年的5.4%，存量房业务的市占率从2017年12.3%提升到2019年的19.4%，提升迅速。
图 48：贝壳新房业务交易额（亿元）及同比 图 49：贝壳新房业务市占率注：经纪行业市占率=贝壳交易额/经纪公司总交易额 房产交易市占率=贝壳交易额/住房交易市场总交易额目 录贝壳：优势布局基础上的进一步平台整合1. 新房与存量房业务均快速提升2. 客源端：线上线下获客渠道优势覆盖3. 房源端：“楼盘字典”为平台整合提供基础4. ACN 模式：重塑博弈模式，平台化痛点进一步解决图50：贝壳存量房业务交易额（亿元）及同比图51：贝壳存量房业务市占率注：经纪行业市占率=贝壳交易额/经纪公司总交易额房产交易市占率=贝壳交易额/住房交易市场总交易额5.2.客源端：线上线下获客渠道优势覆盖贝壳在线上线下均完成获客渠道的优势覆盖。
从线下来看，贝壳及其旗下品牌（链家、德佑）的门店数量和经纪人数量分别为46946个和49.3万个，均在行业内领先。
从线上来看，贝壳找房APP在同类平台当中拥有最高的日活量，同时拥有微信支付提供的第三方流量端口，获客渠道具备较大优势。
图52：各品牌旗下经纪公司门店数量图53：各品牌旗下经纪公司经纪人数量图54：经纪公司平台APP日活量DAU 图55：微信支付提供第三方流量端口为 2020年 12月数据5.3.房源端：“楼盘字典”为平台整合提供基础布局“楼盘字典”数据库，为平台整合提供基础。
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品牌架构
集团品牌矩阵
平台品牌
资管品牌
贝壳
T o C:找房大平台 ToB：以技术驱动的品质居住服务平台
（
0贝壳经纪 0贝壳新房0贝壳租房 0贝壳装修 0贝壳海外 0.…..
新经纪品牌
自如
创造品质租住生活
链家
德佑
•■•■■•
国民链家品质为先 ToC：更用心的社区专家
＼｀、、、 、 ．
关键词 中文文文文本
⻉贝壳搜索-V2架构-公司级平台(2016~2017)
域名负载
http
搜索服务 搜索服务 搜索服务…
SolrCloud集群 （Collection）
DAS服务集群 全量量 增量量
二二手手房在售 成交
xx服务 楼盘字典
Link 新房 未知服务
索引服务 索引服务…
binlog
HTTP HTTP HTTP 接口口1 接口口2 接口口3
ElasticSearch: •社区活跃，发展势头好 •人人才更更充足足，补充人人才容易易 •Zen Discovery节点发现 •JSON友好 •ELK日日志分析，⻉贝壳内应用用广广泛 •多语言言(Java,Php,Go等)开发者 •底层基于Lucene，定制化复用用 •优秀的可扩展能力力力 •支支持Nested功能 •良好的跨索引查询能力力力
2016
2017
2018
12,000,000,000 9,500,000,000 7,000,000,000 4,500,000,000 2,000,000,000
2016
月月hits
2017
2018
搜索服务-基本构成
DB 文文件
人人工工录入入
收集数据
Query UI展现
索引文文档
索引
搜索
—引自自 apache lucene
服务
增量量 API
SolrCloud
SolrCloud - 引擎
Solr版本定制
Zookeeper- C.A.P 索引数据的一一致性 Leader-Replica的扩展
long float double
int
小小区名 手手机号码 邮箱
姓名
拼音音 拼音音声⺟母 拼音音前缀 地址 目目录 斜线
NGRAM 经纬度 前缀 后缀 空格
ToB：新经纪，共未来
/， I
金融品牌
贝壳金服
（暂）
领先的居住金融服务商
数说贝壳
才 0000亿日⑨
2017年交易总额
40地区
进驻城市和地区
20 LI)
万
经纪人连接
1107人 ℃
产昂技术人才 ～
E:::3"" 6PB
E雪数据能力
才亿套 ｜命
楼盘字典管理房屋数 一千
。 2000万
l.(f)月活跃用户（链家网＋贝壳找房）
1000万
累计服务用户
，
⻉贝壳找房-搜索无无处不不在
搜索
⻉贝壳找房-高高速发展
高高频
⻉贝壳找房-业务场景
打⻋车
决策周期短
外卖
代 驾
手手机 维修
配钥匙
低频
1.决策周期⻓长
非非独立立决策
决策周期⻓长
二二手手房平均3月月 租房平均2周
买房
2.低频
租房
二二手手⻋车
婚 庆
找工工作
旅 游
搜索、品牌、攻略略
⻉贝壳找房-搜索V1(2015)
http
搜索A
硬件负载(F5)
搜索B
搜索C
二二手手房在售 成交
XX服务 楼盘字典
rpc
Link 新房 未知服务
索引A
lucene
索引B
lucene
索引C
lucene
FTP
RPC 接口口
HTTP 接口口
Redis
⻉贝壳搜索-V1主要问题
• 功能复用用差 – 索引服务千差万别(接口口) – 搜索服务不不可共用用
注册中心心 配置中心心
网网关 限流 熔断 链路路追踪 监控报警 权限验证 消息总线 动态路路由 服务编排
EPX-MySQL增量量消息订阅平台
配置UI
MySQL MySQL
MySQL MySQL
MySQL ...
MySQL
binlog
EPX
EPX
EPX EPX
Message
canal
topic… topic… topic… topic… topic… topic…
elasticsearch 插件 索引备份 索引恢复
缓存层
DA SUG NLU 纠错
人人工工 干干预 相关召回 策略略 扩大大召回 召回
规则特征 个性化 LTR
DIG采集 北北极星 日日志采集 效果分析 A/B流量量 搜索回放 全局ID 人人工工评测
用用户画像 会话保持 实时画像
实时模型 离线模型
mysql mongo kafka zookeeper redis hadoop 数仓 指标平台 DataPipeline clickhouse
• 调用用混乱 – IP直连 – 谁在使用用这个服务？
• 扩展性差 – Lucene本地索引，机器器强依赖 – 搜索、索引服务在同一一机器器 – 索引数据不不一一致
管理理流程 技术架构
⻉贝壳找房-搜索V2(2016~2017)
Dig埋点
效果流
Log
采集
ETL
计算
输出
Kafka
Hive
数据模型
业务数据
使用用场景单一一 用用户不不易易形成习惯
“真房源” “信息丰富”
⻉贝壳搜索-成⻓长历程
功能模块
2015~2016
公司级 平台化产品
2016~2017
房产领域 信息服务平台
2017~
⻉贝壳搜索-技术参数
100,000,000
索引量量
77,000,000
54,000,000
31,000,000
8,000,000
微服务
D.I.D原则 • Design: 20X • Implement: 3X • Deploy: 1.5X
⻉贝壳找房-V3-搜索架构体系
楼 盘 字 典
业 务 库
统一一API网网关
事件构造 实时增量量 EPX
数据构造 全量量校准
实时写入入 索引配置 索引切换 全量量写入入 文文档路路由 集群分发
⻉贝壳搜索-V2架构
DAS同步阻 塞流
开发不不够敏敏 捷
亟需解决
自自我保护能 力力力差
排序效果迭 代困难
⻉贝壳搜索-V3架构-信息服务平台(2017)
数据更更灵活 稳定可扩展
效果更更好
⻉贝壳搜索-V3架构设计
友好的API, 无无状态 权限认证 限流与熔断 横向扩展能力力力 容灾机制 服务接入入简单&多样 监控与追踪 敏敏捷迭代
效果分析平台
mongo index
全量量
数据流 DAS
模型数据
Trans
HouseQ
局部全量量
索引
增量量
SolrCloud
业务+端
二二手手
BS 新房
租房
A/B 实验 Query分析
召回 排序
离线
在线
⻉贝壳找房-搜索V2-DAS数据流
全量量 API
全量量数据
拉取
索引
binlog 监听
事件 解析
数据获取
⻉贝壳搜索-增量量数据流
1
DB
binlog
EPX
23
4
全 量量 事件
增 量量 事件
推送事件
Event API
5
6
业务系统
拉取数据
数据 拼接
推送数据
Data API
索引服务
7
查询
Search API
源事件管道
binlog事件事件管道来自数据管道搜索引擎
数据校验 权限认证
数据追踪
数据补偿
索引读写
⻉贝壳搜索-V3-引擎的选择