基于聚类分析的二手房推荐研究

doi:10.3969/j.issn.1672-2272.2018.05.041

下载:

PDF (672KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要为了从属性相似的房源中挑选出性价比更高的二手房，提高二手房交易市场的价格调整效率，运用聚类分析方法及爬取数据，针对北京市二手房进行研究，在各属性相似的簇中挑选出价格更低的房源推荐。北京市的二手房主要分为5类，近城蜗居房、近城中型房、近城大型房、远城中型房和远城大型房，每个类簇中价格更低的房源认为具有更高性价比，也是在推荐时需要重点关注的项目。

	服务
	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	（）
	作者相关文章
	毛凤华

关键词: 二手房聚类分析数据挖掘属性分析

收稿日期: 2018-03-15 出版日期: 2018-05-25 发布日期: 2018-08-13 整期出版日期: 2018-05-25

引用本文:

毛凤华. 基于聚类分析的二手房推荐研究[J]. 科技创业月刊, 2018, 31(5): 149-155.

链接本文:

http://www.zgkjcy.com/CN/10.3969/j.issn.1672-2272.2018.05.041 或 http://www.zgkjcy.com/CN/Y2018/V31/I5/149

[1]	陈克寒,韩盼盼,吴健.基于用户聚类的异构社交网络推荐算法［J］.计算机学报，2013,36(2):349-359.
[2]	王晓耘,钱璐,黄时友.基于粗糙用户聚类的协同过滤推荐模型［J］.现代图书情报技术,2015(1):45-51.
[3]	明小红.基于用户聚类的协同过滤推荐算法研究［D］.北京:北京交通大学,2017.
[4]	周涛.基于用户情境的协同推荐算法研究与应用［D］.重庆:重庆大学,2010.
[5]	乔磊.基于多维情境的移动信息服务个性化推荐算法研究［D］.北京:北京交通大学,2016.
[6]	胡阳.情境感知的网络服务推荐方法研究与设计［D］.北京:北京邮电大学,2017.
[7]	霍姝宇,王春萍,史朝阳.基于聚类分析技术的昆明二手房源价格分析［J］.中国集体经济,2017(33):59-61.
[8]	阮连法,张跃威,张鑫.基于特征价格与SVM的二手房价格评估［J］.技术经济与管理研究,2008(5):75-78.
[9]	杨沐晞.基于随机森林模型的二手房价格评估研究［D］.长沙：中南大学,2012.
[10]	梁军辉,林坚,吴佳雨.北京市公共服务设施配置对住房价格的影响［J］.城市发展研究,2016,23(9):82-87.

[1]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 1 -7 .
[2]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 8 -10 .
[3]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 11 -13 .
[4]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 14 -17 .
[5]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 18 -20 .
[6]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 21 -24 .
[7]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 25 -27 .
[8]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 28 -30 .
[9]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 31 -34 .
[10]	. [J]. Pioneering With Science & Technology Monthly, 2018, 31(1): 35 -38 .