自動(dòng)評(píng)估模型作為房產(chǎn)估價(jià)的核心,應(yīng)具備以下特點(diǎn):1)數(shù)據(jù)質(zhì)量高:數(shù)據(jù)決定了模型的上限,而且房產(chǎn)評(píng)估的可比案例要求可信;2)特征的選取和量化方法合理:影響房地產(chǎn)價(jià)值的特征因素的選取和量化需要符合中國房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)的特點(diǎn);3)模型精度高:房產(chǎn)價(jià)格受多種因素的影響,但需要對(duì)其價(jià)格進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估。但是在現(xiàn)有研究中,還存在缺乏房產(chǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量提升的研究、影響房產(chǎn)價(jià)格的特征因素體系不夠完善、模型研究局限在驗(yàn)證單模型有效性的問題。針對(duì)以上問題,本文具體研究內(nèi)容如下:1)基于多相似度估算器的房源重復(fù)記錄識(shí)別模型:解決從不同房源抽取出的房產(chǎn)記錄信息存在嚴(yán)重的重復(fù)房源問題;2)基于房價(jià)特征因素體系的特征提取及量化方法:解決國內(nèi)房價(jià)特征因素體系不夠完善,因估價(jià)人員的主觀因素影響估價(jià)精度的問題;3)基于多層級(jí)模型融合的自動(dòng)評(píng)估模型:解決由于房產(chǎn)價(jià)格受多種因素的影響,而且房產(chǎn)分區(qū)難以合理劃分,導(dǎo)致模型建模復(fù)雜、精度不高的問題�；谏鲜鲅芯績�(nèi)容,本文在已有爬蟲和地址治理能力的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了較高精度、可落地的房產(chǎn)批量評(píng)估系統(tǒng),估價(jià)精度指標(biāo)MAPE達(dá)到9.3 8%,具體包括以下模塊:1)房源重復(fù)識(shí)別模塊:實(shí)現(xiàn)了基于多相似度估算器的房源重復(fù)記錄識(shí)別模型的封裝和接口調(diào)用;2)特征工程模塊:實(shí)現(xiàn)了基于房價(jià)特征因素體系的特征提取及量化,并可根據(jù)配置對(duì)特征進(jìn)行預(yù)處理;3)自動(dòng)評(píng)估模塊:實(shí)現(xiàn)了基于多層級(jí)模型融合的自動(dòng)評(píng)估模型的封裝和接口調(diào)用。4)模型迭代模塊:實(shí)現(xiàn)模型定期迭代更新機(jī)制,解決房價(jià)受時(shí)間因素影響的問題。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F293.3;TP181
【部分圖文】：

圖２－１混淆矩陣逡逑陣可以計(jì)算真正例率ＴＰＲ和假正例率ＦＰＲ兩個(gè)ＴＰ邐ｐｐ逡逑ＴＰＲ＝邐ＦＰＲ邋＝邋－＾ ＴＰ＋ＦＮ邐ＦＰ＋ＴＮ逡逑個(gè)樣本預(yù)測的概率值進(jìn)行排序，并依次作為閾

圖３－１模塊系統(tǒng)架構(gòu)逡逑通過采集房源的標(biāo)題、地址、描述、面積、樓層、價(jià)格、戶型、掛牌時(shí)逡逑間、房源圖片等數(shù)據(jù)，輸入到多相似度估算器模塊中對(duì)應(yīng)的相似度算法估算器逡逑中，再將相似度估算器提取到的特征輸入到房源重復(fù)記錄識(shí)別模型中，得到房逡逑源是否是重復(fù)記錄的預(yù)測結(jié)果。逡逑

器計(jì)算得出的相似度大多取值在０？１之間，所以不用進(jìn)行一些類似標(biāo)準(zhǔn)化、歸逡逑—化的特征處理，只需處理特征缺失值，然后通過訓(xùn)練不斷擬合兩套房源記錄逡逑的各個(gè)字段的相似度和分類結(jié)果之間的非線性關(guān)系，例如圖３－３是數(shù)值范圍距逡逑離特征的構(gòu)建方式：逡逑步連續(xù)值范圍鉅離特征逡逑ｄｅｆ邋ｒａｎｇｅ＿ｄｉＢｔａｎｃｅ（ｃｏｌ＿ｌ，ｃｏｌ＿２）：逡逑ｃｏｌ＿ｌ邋＝邋ｃｏｌ＿ｌ．ａｓｔｙｐｅ（ｆｌｏａｔ）逡逑ｃｏｌ＿２邋＝邋ｃｏｌ＿２．ａｓｔｙｐｅ｛ｆｌｏａｔ）逡逑ｃｏｌ＿ｍ邋＝邋（ｃｏｌ＿ｌ邋＋邋ｃｏｌ＿２）／２逡逑ｒｅｔｕｒｎ邋ｎｐ．ｓｑｒｔ（（ｎｐ．ｐｏｗｅｒ（ｃｏｌ＿ｌ－ｃｏｌ＿ｍ，２）邋＋邋ｎｐ．ｐｏｗｅｒ（ｃｏｌ＿２－ｃｏｌ＿ｍ，２））／２）／ｃｏｌ＿ｍ逡逑ｒａｎｃｅ＿ｃｏｌｓ邋＝邋［＇ｈｏｕｓｅ＿ａｒｅａ＇，＇ｐｒｉｃｅ＿ｔｏｔａｌ＇，＇ｐｒｉｃｅ＇］逡逑ｆｏｒ邋ｃｏｌ邋ｉｎ邋ｒａｎｇｅ＿ｃｏｌｓ：逡逑ｂａｓｅ＿ｄａｔａ［ｃｏｌ］邋＝邋ｒａｎｇｅ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ邋ｒａｗ＿ｔｒａｉｎ［ｃｏｌ邋＋邐ｒａｗ一ｔｒａｉｎ［ｃｏｌ邋＋邋＇＿ｙ＇］；逡逑ｂａｓｅ＿ｄａｔａ［ｃｏｌＪ邋＝邋ｂａｓｅ＿ｄａｔａ［ｃｏｌ］．ｆｉｌｌｎａ（－ｌ）逡逑ｂａｓｅ＿ｄａｔａ．ｌｏｃ［ｒａｗ＿ｔｒａｉｎ［ｐｄ．ｉｓｎｕｌｌ（ｒａｗ＿ｔｒａｉｎ［ｃｏｌ邋＋邋１＿ｘ＇］）邋＆邋ｐｄ．ｉｓｎｕｌｌ（ｒａｗ＿ｔｒａｉｎ［ｃｏｌ邋＋邋＿ｙ＇Ｉ）］－ｉｎｄｅｘ，邋ｃｏｌ｝＝－２逡逑圖３－３邋ＭＳ－ＤＥＭ數(shù)值范圍距離特征提取逡逑本章采取網(wǎng)格搜索法和５折交叉驗(yàn)證法確定ＭＳ－ＤＥＭ的最優(yōu)參數(shù)

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本文編號(hào)：2832066