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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제17권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
49 - 55 (7page)

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본 연구는 빅데이터 분석방법인 텍스트마이닝을 이용한 부동산시장 동향분석에 관한 연구로 자료는 2016년 8월부터 2017년 8월까지의 포털사이트인 네이버에 게시된 인터넷 뉴스를 통해 수집하였다. TF-IDF 분석결과, 주택, 분양, 가구, 시장, 지역 순으로 빈도가 높게 나타났고 대출, 정부, 대책, 규제 등 정책과 관련된 단어들도 많이 추출되었으며 지역관련 단어는 서울의 출현빈도가 가장 많은 것으로 나타났다. 지역과 관련된 단어 조합은 ‘서울-강남’, ‘서울-수도권’, ‘강남-재건축’, ‘서울-재건축’의 출현빈도가 많은 것으로 나타나 강남지역 재건축에 대한 사람들의 관심과 기대가 높은 것을 알 수 있다
#Real Estate Market #Big Data #Housing #Regulation #Text Mining

목차

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참고문헌 (16)

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M. H. Jang / 2018 / A Study on Text Mining and Housing Market / Proceeding of Autumn Annual Conference of KHA 30(2):403~404 google schola 경정익 / 2016 / Textmining에 의한 부동산 빅데이터 감성분석 모형 개발 / 주택연구 24(4):115~136 dbpia J. H. Lim / 2016 / Analysis of trends related to the regeneration of residential area using textmining / Proceeding of Autumn Annual Conference of KHA 28(2):197~202 google schola 박주섭 / 2016 / 사물인터넷 동향분석을 통한 Co-creation기반 스마트시티 구축 방안 / 한국산업정보학회논문지 21(4):67~78 google schola 박종영 / 2015 / TF-IDF 가중치 모델을 이용한 주택시장의 변화특성 분석 / 부동산학보 (63):46~58 dbpia

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