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Poster Session II : Next Generation Computing Applications II

Automated Valuation Model for Studio Apartments Based on Machine Learning Techniques

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 10th International Conference on Next Generation Computing 2024 (2024.11)바로가기
  • 페이지
    pp.325-327
  • 저자
    Jinhyung Cho, Kyutae Park, Yoorim Cho
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468876

원문정보

초록

한국어
This study investigates the use of machine learning techniques to estimate the value of studio apartments (Officetel), which are increasingly important as combined office and residential spaces for single-person households and freelancers. It aims to identify key variables affecting studio apartment prices and preprocess them for accurate predictions. Transaction data from studio apartments are used to compare the predictive performance of four methods: Multiple Regression Analysis, Random Forest, XG Boosting, and Deep Learning. The study seeks to determine the best-performing models for price estimation and aims to develop predictive models applicable to various real estate types and regions.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. TRENDS IN REAL ESTATE AUTOMATED VALUATION MODELS
III. MODEL CONSTRUCTION AND PERFORMANCE ANALYSIS
A. Data Collection and Preprocessing
B. Comparison of Predictive Models and Model Training
IV. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

Machine Learning Deep Learning Real Estate Studio Apartments Automated Valuation Model

저자

  • Jinhyung Cho [ Department of AI Software Dongyang Mirae University ]
  • Kyutae Park [ Division of Software Development AION Corporation ]
  • Yoorim Cho [ Division of Software Development AION Corporation ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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