随着互联网的普及和房地产市场的繁荣，房源信息的获取和处理已经成为购房者和房产经纪人的重要任务。然而，如何高效地过滤和展示海量的房源信息仍然是一个挑战。大数据技术为解决这个问题提供了新的解决方案。

大数据技术的房源信息过滤及可视化系统架构结合了数据分析、机器学习和可视化技术，旨在帮助用户快速准确地找到满足其需求的房屋。下面将从不同的角度介绍这个系统的架构和功能。

数据采集和预处理

系统首先需要从不同的房产网站和中介公司采集大量的房源信息。为了确保数据的准确性，系统会进行数据去重、数据校验等预处理工作。同时还需要对文本数据进行分词、词性标注等自然语言处理技术的处理，以便后续的数据分析和建模。

数据分析和特征提取

系统在采集到的房源信息上进行数据分析，通过机器学习算法提取出重要的特征。例如，根据区域、房型、价格等特征进行聚类分析，将房源划分为不同的类别。通过分析用户的搜索历史和行为，还可以挖掘出用户的偏好和需求。

过滤和排序

根据用户的需求和偏好，系统对房源信息进行过滤和排序。通过将用户的需求和房源信息的特征进行匹配和比较，系统可以自动排除不符合用户要求的房源，并将符合要求的房源按照一定的规则进行排序。这样可以帮助用户快速找到最适合自己的房屋。

可视化展示

系统将过滤和排序后的房源信息通过可视化的方式展示给用户。通过地图、图表、图片等形式，用户可以直观地了解房源的位置、价格、户型等重要信息。同时，系统还提供多种过滤和排序的选项，用户可以根据自己的需求随时调整筛选条件。

总之，大数据技术的房源信息过滤及可视化系统架构为购房者提供了高效准确的房源信息服务。通过数据分析和机器学习算法，系统可以自动过滤和排序海量的房源信息，帮助用户快速找到最合适的房屋。同时，通过可视化展示，用户可以直观地了解房源的重要信息，轻松完成购房决策。