老王翻遍了十幾個房產APP，眼睛都看花了，最后在一堆“已售”和“價格不實”的房源里差點崩潰，直到他發現有個平臺能幫他過濾掉97%的虛假信息。
曾經，在房地產平臺上找房子，就像在集市里淘金，到處都是漂亮圖片和誘人價格，但一打电话過去，不是“剛賣掉”就是“價格標錯了”。中介們為了吸引客戶，常常會發布低價假房源-1。
2015年成立的諸葛找房，試圖用技術解決這個問題。這個平臺不生產房源數據，而是像引擎一樣抓取全網信息，再用算法清洗和重組，把真實的房源篩出來-1。
大數據清洗可不是簡單的復制粘貼。諸葛找房每天要處理二十億次以上的數據量，通過自主開發的多因子聚合分析算法，對房源進行分鐘級別的全網數據更新-1。
當鏈家、我愛我家等不同渠道的房源信息匯聚到平臺，算法會根據每個城市每家經紀公司的數據特征，自動匹配和重組這些信息。
這個過程有十多層處理流程，不斷演變的匹配機制-1。比如鏈家新上了一套房源，系統發現與其它房源匹配度很高，就會調整原有數據鏈接，把新房源整合進來。
就連新房信息也有優化空間。諸葛找房發現不同平臺的新房價格、優惠措施和房源描述有時并不一致-1。平臺會及時更新，將最新的信息展示給用戶。
平臺的假房源識別技術頗為精準。它通過成交記錄比對、圖片識別率和房源相似度分析等手段，專門識別那些房源本身不存在、已售、中介冒充個人、描述不真實或價格異常的房屋信息-4。
技術層面，諸葛找房使用了中介識別系統，包括模式識別、虛假信息判斷、中介號碼庫建立和用戶行為分析-4。
平臺上每套房源都會展示不同渠道經紀人的報價和聯系方式，但會根據付費和活躍度情況對經紀人進行排序，付費經紀人會優先獲得客戶線索-1。
諸葛找房創始人蘇偉杰認為，房產信息平臺的發展路徑是從黃頁到門戶，再到和聚合-1。諸葛找房正處在信息聚合的階段，自己不觸碰交易環節，專注為經紀公司、開發商等B端提供客戶導流-1。
它的商業模式與傳統信息平臺類似，都是向經紀公司等B端收取端口費用-1。諸葛找房不支持經紀人發布房源，避免了房源信息真實性的失控問題-1。
收費策略上，諸葛找房采取低價策略，收費水平約為房天下的三分之一-1。平臺房源信息自動導入，經紀人無需像使用其他端口那樣每天花大量時間發布信息-1。
中國二手房市場GMV已超過6萬億，端口市場規模約60-90億元；新房GMV約10萬億，廣告市場規模約1000億-1。租房、金融、家居家裝等業務的線上導流也存在很大市場空間-1。
諸葛找房未來會沿產業鏈進行業務線縱向拓展，布局租房、金融、家居家裝等業務，為各泛房地產行業的服務商提供客戶導流-1。
盡管市場空間廣闊，但諸葛找房仍要面對58集團旗下三大信息平臺和房天下的競爭壓力-1。
諸葛找房怎么樣應對這些挑戰？平臺堅持用技術手段解決房源真實性問題，通過不斷獲取B端客戶，逐步加大C端投放力度，同時憑借稀缺的真房源服務培養用戶口碑-1。
租客小李第一次使用諸葛找房時，驚訝地發現他關注的小區在其它平臺上掛著的“低價急售”房源在這里全不見了，取而代之的是各家中介的真實報價和房屋歷史價格變化曲線。
傍晚時分，他把篩選出的幾套房源發給正在加班的妻子時感嘆：“總算不用每套房都打电话問是不是‘已售’了。”夫妻倆決定周末集中去看這幾套。
