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저자정보
김보찬 (성균관대학교) 김유현 (성균관대학교) 김민정 (성균관대학교) 이종석 (성균관대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제44권 제4호
발행연도
2018.8
수록면
259 - 271 (13page)
DOI
10.7232/JKIIE.2018.44.4.259

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The main motivation of this research is to help university students who are seeking for their residential places, by providing objective information based on data. To this end, we gathered data for a large selection of rental units from Zigbang which is one of the most popular real estate mobile applications in South Korea. Additional information such as distance-to-school-gate which is unavailable from the mobile app was included in our analysis for the purpose of building more accurate models. We employed ridge regression, neural networks, support vector regression, and random forests to model housing rental price based on about 120 thousands observations. The trained models showed the prediction accuracy at around 96%. We also attempted to find out which factors are the most influential in pricing rental fees by analyzing interpretable models.
#Housing #Rental Fee #Universities in Seoul #Data Mining #Price Modeling

목차

1. 서론
2. 선행연구
3. 데이터 수집 및 분석 방법
4. 분석 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Ahn, G. S. and Hur, S. (2015), Method to construct feature functions of C-CRF using regression tree analysis, Journal of Korean Institute of Industrial Engineers, 41(4), 338-343. Borde, S., Rane, A., Shende, G., and Shetty, S. (2017), Real estate investment advising using machine learning, International Research Journal of Engineering and Technology, 4(3), 1821-1825. Breiman, L. (2001), Random forests, Machine Learning, 45(1), 5-32. Choi, M. and Byeon, S. (2016), Comparison on forecasting performance of housing price prediction models in Seoul, Seoul Studies, 17(3), 75-89. Hoerl, A. E. and Kennard, R. W. (1970), Ridge regression : biased estimation for nonorthogonal problems, Technometrics, 12(1), 55-67.

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