老王翻遍了十几个房产APP，眼睛都看花了，最后在一堆“已售”和“价格不实”的房源里差点崩溃，直到他发现有个平台能帮他过滤掉97%的虚假信息。
曾经，在房地产平台上找房子，就像在集市里淘金，到处都是漂亮图片和诱人价格，但一打电话过去，不是“刚卖掉”就是“价格标错了”。中介们为了吸引客户，常常会发布低价假房源-1。
2015年成立的诸葛找房，试图用技术解决这个问题。这个平台不生产房源数据，而是像引擎一样抓取全网信息，再用算法清洗和重组，把真实的房源筛出来-1。
大数据清洗可不是简单的复制粘贴。诸葛找房每天要处理二十亿次以上的数据量，通过自主开发的多因子聚合分析算法，对房源进行分钟级别的全网数据更新-1。
当链家、我爱我家等不同渠道的房源信息汇聚到平台，算法会根据每个城市每家经纪公司的数据特征，自动匹配和重组这些信息。
这个过程有十多层处理流程，不断演变的匹配机制-1。比如链家新上了一套房源，系统发现与其它房源匹配度很高，就会调整原有数据链接，把新房源整合进来。
就连新房信息也有优化空间。诸葛找房发现不同平台的新房价格、优惠措施和房源描述有时并不一致-1。平台会及时更新，将最新的信息展示给用户。
平台的假房源识别技术颇为精准。它通过成交记录比对、图片识别率和房源相似度分析等手段，专门识别那些房源本身不存在、已售、中介冒充个人、描述不真实或价格异常的房屋信息-4。
技术层面，诸葛找房使用了中介识别系统，包括模式识别、虚假信息判断、中介号码库建立和用户行为分析-4。
平台上每套房源都会展示不同渠道经纪人的报价和联系方式，但会根据付费和活跃度情况对经纪人进行排序，付费经纪人会优先获得客户线索-1。
诸葛找房创始人苏伟杰认为，房产信息平台的发展路径是从黄页到门户，再到和聚合-1。诸葛找房正处在信息聚合的阶段，自己不触碰交易环节，专注为经纪公司、开发商等B端提供客户导流-1。
它的商业模式与传统信息平台类似，都是向经纪公司等B端收取端口费用-1。诸葛找房不支持经纪人发布房源，避免了房源信息真实性的失控问题-1。
收费策略上，诸葛找房采取低价策略，收费水平约为房天下的三分之一-1。平台房源信息自动导入，经纪人无需像使用其他端口那样每天花大量时间发布信息-1。
中国二手房市场GMV已超过6万亿，端口市场规模约60-90亿元；新房GMV约10万亿，广告市场规模约1000亿-1。租房、金融、家居家装等业务的线上导流也存在很大市场空间-1。
诸葛找房未来会沿产业链进行业务线纵向拓展，布局租房、金融、家居家装等业务，为各泛房地产行业的服务商提供客户导流-1。
尽管市场空间广阔，但诸葛找房仍要面对58集团旗下三大信息平台和房天下的竞争压力-1。
诸葛找房怎么样应对这些挑战？平台坚持用技术手段解决房源真实性问题，通过不断获取B端客户，逐步加大C端投放力度，同时凭借稀缺的真房源服务培养用户口碑-1。
租客小李第一次使用诸葛找房时，惊讶地发现他关注的小区在其它平台上挂着的“低价急售”房源在这里全不见了，取而代之的是各家中介的真实报价和房屋历史价格变化曲线。
傍晚时分，他把筛选出的几套房源发给正在加班的妻子时感叹：“总算不用每套房都打电话问是不是‘已售’了。”夫妻俩决定周末集中去看这几套。
