| 影响区域房价的客观因素挖掘分析 |
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| 引用本文： | 张智鹏,郑大庆.影响区域房价的客观因素挖掘分析[J].计算机应用与软件,2019,36(11). |
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| 作者姓名： | 张智鹏 郑大庆 |
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| 作者单位： | 复旦大学计算机科学技术学院 上海200433;复旦大学计算机科学技术学院 上海200433;上海财经大学信息管理与工程学院 上海200433 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;上海市科委高新技术领域重点项目 |
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| 摘 要： | 当下房价的变化与国民生活息息相关,人们越来越需要对房价进行预测以满足他们购买、投资的需求。随着国家对"炒房团"的限制,购房者和卖房者都需要一个影响房价变化的客观标准供其投资使用。利用机器学习方法中的GBDT算法,引入某一区域内房屋相关的多种异构的客观因素,通过对短时间的区域房价预测来避免人为因素对房价的影响,为房价的估值给予客观上的理由。实验结果表明:通过对周边信息的整合,对某处区域平均房价做预测,其拟合程度达到0.92上下。从实验结果中发现:住户区包含的住宅数量、住户区周边的出租车人流数量、公共设施、学校、购物服务、地铁线路、生活服务是对住户区房价产生明显影响的因素。将实验过程工程化,系统实现实验过程,使用户能够进行交互和体验。
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| 关 键 词： | 数据处理 机器学习 人机交互 GBDT |
MINING AND ANALYSIS OF OBJECTIVE FACTORS AFFECTING HOUSING AVERAGE PRICE IN THE REGION |
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