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基于北京链家网各型房源数据集分析预测房价热度趋势
人工智能学院
The analysis and prediction of the trend of housing price based on the data set of housing on Beijing LianJia website
终检评审通过
创新训练
520计算机科学技术
房产家居
校级
首先,我们需要通过python爬虫技术从链家网上获取房源数据。通过统计分析、数据可视化和数据挖掘技术, 我们可以对房源数据进行探索, 包括分析不同特征与房价之间的关系、各地区房价分布情况、房价与时间的变化趋势等不同角度。在特征选择阶段,我们可通过统计方法或机器学习算法来选择最具预测力的房价特征, 尝试不同的预测模型,根据实际情况选择最适合的模型,基于建立的预测模型,我们可以利用历史房价数据来预测未来的房价热度趋势。通过输入预测模型的特征变量,如时间、地区、房屋特征等, 得到对应的房价预测结果。
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项目负责人
张珈玮
2022级 人工智能学院 人工智能
项目成员
周思源
2022级 人工智能学院 人工智能
梁铎
2022级 人工智能学院 人工智能
指导老师
张曼
人工智能学院 教授
数字娱乐
数字教育
医疗健康
评审老师
张秦艳
人工智能学院 副教授
电子商务
理论研究-经管社科
机器人
阮力
智能工程与自动化学院 工程师
机器人
钱荣荣
智能工程与自动化学院 副教授
通信网络
机器人
无人机
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