【摘 要】
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广告文本的诉求信息是商品住宅价格的重要影响因素,通过文本挖掘对非结构化的广告文本内容开展诉求特征提取,可为住宅价格评估提供新的研究途径和方法。以西安市二手房的抽样
【机 构】
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广西科技大学理学院,中央财经大学统计与数学学院
【基金项目】
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广西科技大学科学基金项目(校科自174508)
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广告文本的诉求信息是商品住宅价格的重要影响因素,通过文本挖掘对非结构化的广告文本内容开展诉求特征提取,可为住宅价格评估提供新的研究途径和方法。以西安市二手房的抽样数据为例,利用文本挖掘技术对商品住宅广告文本中的诉求特征进行提取,采用线性回归以及回归树、Bagging、随机森林、Boosting等四种机器学习方法,构建商品住宅价格评估模型,通过交叉验证技术开展模型评价。基于文本挖掘提取了住宅广告中所包含的交通、区位、户型、家装、价格、车位、产权等七方面诉求特征,结合机器学习模型可以获得更有效的商品住宅价格评估模型。
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