基于多元回归的出租房租金预测与房源推荐

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近年来,越来越多的大学毕业生选择去其它城市发展事业和生活,对于这些人而言,买房几乎是不可实现的梦想,这将使租房逐渐成为主流.然而大部分的房源的租金都是由业主自主定价的.那么,普通大众如何判断一个房源的租金是否合理呢?如何获取符合自己的条件的房源呢?租房网站又如何根据用户要求给用户推荐特定房源呢?本文针对以上问题作如下工作:(1)本文爬取了安居客网站上浙江省的约13万条出租房信息以及浙江省各市近几年来的人均生产总值、固定投资额等数据,基于多元线性回归模型和多层回归分析进行建模,分析了影响出租房租金的因素,进而根据房源的户型特征、周边配套等因素对房源的租金进行了预测.(2)本文以城市、房源小区名、房屋编码以及房源经纬度这些特征进行合并作为该房源的标签,以户型、租赁方式、教育配套、等作为房源特征.根据用户对房源的希望给出特征设定,计算各房源数据与该特征设定的相似程度,构建成推荐列表.(3)根据现实要求构建目标函数,基于多目标优化对推荐列表进行优化,得到非劣解集,构成推荐类表集.
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