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저자정보
Kwon-Woo Lee (Sunmoon University) Soualihou Ngnamsie Njimbouom (Sunmoon University) Jeong-Dong Kim (Sunmoon University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
2,445 - 2,455 (11page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.12.2445

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오늘날 공유 경제는 우리의 일상생활에 밀접하게 통합되어 있습니다. 임대 주택 플랫폼은 독특한 가격 전략으로 여러 소규모 비즈니스를 만들었다. 가격 전략을 이해하면 새로운 비즈니스에 대한 통찰력을 얻었다. 본 논문에서는 데이터 수집, 전처리, 예측의 3단계로 구성된 머신 러닝 기반 임대 주택 가격 예측 모델을 제안하고 웹 기반 플랫폼의 개발 및 구현에 대해 설명하였다. Airbnb의 Seoul, Tokyo, World 데이터셋을 이용하여 모델에 대한 비교평가를 수행하였다. 랜덤 포레스트 회귀 모델을 사용하여 평균 절대 오차, 평균 제곱 오차 및 평균 절대 오차로 성능을 보였다. 또한 임대 주택 가격 예측 웹 페이지에서는 소유자가 임대 주택 정보를 입력하고 정확한 예측 결과를 얻었다.
#머신러닝 #임대 주택 #랜덤포레스트 회귀 #서포트 벡터 회귀 #다층 퍼셉트론 회귀 #Machine Learning #Rental House #Random Forest Regression #Support Vector Regression #Multi Layer Perceptron Regression

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Proposed Approach
Ⅳ. Experimentation
Ⅴ. Implementation
Ⅵ. Conclusion
References

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