利用GIS和智能算法，对房价影响较大的位置、交通配套、生活配套、教育配套和周边环境等因素进行量化和选择，形成每个小区的区位分值，在此基础上将位置相邻、分值相近的小区划分在同一个评估分区，并在各个评估分区内建立评估模型，评估出标准房价格和城市全量房源价格。以浙江某中小城市基础数据和房产数据作为检验数据对评估模型进行了验证，检验结果显示拟合度高，批量评估价格具有较高的精确性。