基于网络信息提取和网络空间服务的二手房产价格指数编制研究

发布时间：2020-10-18 20:36

　　 近年来,随着地方财政对土地出让依赖的增强,房地产开发商对房地产行业暴利的追逐,广大消费者对房地产市场交易的渴望和房地产投资者对房地产市场交易的热衷,国内大中城市房地产市场日益繁荣。房价成为每天的焦点话题,而国家发布的房产价格指数又总与大众感受产生偏差。 社会公众需要专业、权威的房产交易信息网络发布平台,公开提供实时的房产交易信息；根据实时的房产交易信息,编制更符合大众感受的房产价格指数,分析房地产市场的价格走向；利用网络空间服务,辅助用户从空间区位角度,更直观、精确地了解房地产市场的宏观发展与趋势。 本研究在充分分析我国现有房产价格指数编制和现有房产交易信息网络发布平台存在的不足之后,综合利用网络爬虫技术、网页解析技术、Web技术和GIS技术,进行房产交易信息的网络提取、网络空间发布与空间分析,并基于Hedonic模型进行了南京市六城区二手住宅价格指数的编制,具体的研究内容和成果主要包括： (1)基于Hedonic模型的房产价格指数编制 基于房产独特的空间特性,对现有Hedonic模型进行优化,扩展模型变量,调整量化方式,确定模型的函数形式；变更房产价格指数编制所需的属性数据和空间数据的来源；基于实验样本对Hedonic模型进行估算和模型修正。 (2)房产网络交易数据的收集、提取与量化 利用网络爬虫程序收集房产交易网页；归纳网页布局规则并基于HTMLParser的网页解析技术,提取房产价格指数编制所需的属性数据；对提取的房产网络交易数据进行质量检核和量化。 (3)房产交易信息的网络空间定位、发布和分析 基于网络空间服务构建房产交易信息网络发布平台,在平台空间定位并发布网络收集与提取的实时房产交易数据；通过平台拓展的空间分析功能,获取房产价格指数编制所需的空间数据,空间可视化表达房产空间分布与价格分布,辅助公众决策。 (4)南京市六城区二手住宅价格指数编制实例 利用上述获取的属性数据和空间数据,基于Hedonic模型对南京市六城区的二手住宅,进行分区房产价格指数的编制；通过与“七十个大中城市二手住宅分类价格指数”的比较,本研究的编制结果没有严重脱离权威指数,且更符合大众感受。
【学位单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2011
【中图分类】：F293.3;P208
【部分图文】：

综合上述模块由此，本研究中基于基于网络信息提取技术和网络空间服务的房产价格指数编制技术框架如图1.1所示:l房产网络交易数据}L_}的““集与提取「提取牛飞蠢蕊-冲禹扁磊蕴赢匕需的属性数据l}L_____」地址解析L_____」房产价格指数编制(Hedonie模型)阵丙磷赢祠}需的空间数据lL一一一一」房产交易信息网络发布平台图1.1房产价格指数编制研究的技术框架图房产价格指数编制是本研究的贯穿线索和最终目标。房产网络交易数据的收集与提取、房产交易信息的网络空间定位、发布与空间分析，均是为了获取房产价格指数编制所需的各种数据。房产网络交易数据的收集与提取之后，获取的属性数据被分成两层应用，一部分数据直接用于提供房产价格指数编制;一部分数据发布至房产交易信息网络发布平台，通过平台提供的网络空间分析功能，提供房产价格指数编制所需的空间数据。基于这两部分数据，就可以基于Hedonic模型(特征价格模型)进行房产价格指数的编制。本研究中，房产交易信息网络发布平台用来空间定位、空间发布和空间分析网络7

1.4研究技术路线与论文组织结构 1.4.1研究技术路线本研究的技术路线如图1.2所示:在对现有房产交易信息网络发布平台和房产价格指数编制进行了相关分析之后，归纳出现有房产交易信息网络发布平台和现有房产价格指数编制存在的不足。本研究将从三个方面，解决上述的不足:①将利用网络爬虫技术，收集房产交易网页;利用基于HTMLParser的网页解析技术，从收集的房产交易网页中提取出房产价格指数编制所需的属性数据;将获取的属性数据存入成果数据库。②将构建新的房产交易信息网络发布平台，实现房产交易信息的网络空间定位、空间发布，并拓展平台的空间分析功能，获取房产价格指数编制所需的空间数据。③将根据优化的Hedonic模型，对获取的属性数据和空间数据进行综合处理，编制房产价格指数。涉及的具体原理、方法和技术等理论研究

AAA，B一C，D，E一FFF
【引证文献】

相关硕士学位论文 前1条

1 董雯雯;基于Google Maps的北京市房产交易信息平台的设计[D];北京林业大学;2012年

本文编号：2846780