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題名 房地產價格結合人工智慧
Artificial Intelligence in Real Estate
作者 張耀之
Chang, Yao-Chih
貢獻者 蔡炎龍
Tsai, Yen-Lung
張耀之
Chang, Yao-Chih
關鍵詞 房地產價格
real estate prices
日期 2025
上傳時間 1-Sep-2025 16:29:49 (UTC+8)
摘要 消費者購買房地產一般是透過房仲及代銷業者,提出需求與預算後由業者介紹手頭現有物件做選擇。本篇文章從消費者角度切入,以滿足客戶需求為優先,同時採用實價登錄交易數據及不斷優化的模型以預估符合市價的房屋價格,如此一來更能夠讓消費者買到心中理想的房地產。
Consumers typically purchase real estate through real estate agents . After stating their demands and budget , these agents introduce available properties for consumers to choose from . This paper takes the consumer’s perspective , prioritizing their needs while leveraging transaction data from actual price registration and continuously optimized model to forecast property prices aligned with housing market . Therefore , consumers can purchase ideal real estate more effectively .
參考文獻 [1] 內政部不動產交易時價查詢服務網. 不動產成交案件實際資訊資料供應. [2] 吳柏林. 模糊統計導論方法與應用. 五南出版社, 2005. [3] 吳柏林. 模糊統計導論: 方法與應用 (二版). 五南出版社, 2015. [4] 政府資料開放平台. 臺北市土地公告現值及公告地價, 2025. [5] 臺北地政雲. 不動產價格. [6] 葉育彰. 公告地價及公告現值二元化必要性之研析. In 立法院法制局第 10 屆議題研析, 2023. [7] 陳振惟. 公告現值公平性之研究-以松山區及信義區為例, 2017. [8] 陳耀東. 推動房屋交易以「實坪計價」之問題淺析, 2019.
描述 碩士
國立政治大學
應用數學系
110751012
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0110751012
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 蔡炎龍zh_TW
dc.contributor.advisor Tsai, Yen-Lungen_US
dc.contributor.author (Authors) 張耀之zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Chang, Yao-Chihen_US
dc.creator (作者) 張耀之zh_TW
dc.creator (作者) Chang, Yao-Chihen_US
dc.date (日期) 2025en_US
dc.date.accessioned 1-Sep-2025 16:29:49 (UTC+8)-
dc.date.available 1-Sep-2025 16:29:49 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 1-Sep-2025 16:29:49 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0110751012en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/159316-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 應用數學系zh_TW
dc.description (描述) 110751012zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 消費者購買房地產一般是透過房仲及代銷業者,提出需求與預算後由業者介紹手頭現有物件做選擇。本篇文章從消費者角度切入,以滿足客戶需求為優先,同時採用實價登錄交易數據及不斷優化的模型以預估符合市價的房屋價格,如此一來更能夠讓消費者買到心中理想的房地產。zh_TW
dc.description.abstract (摘要) Consumers typically purchase real estate through real estate agents . After stating their demands and budget , these agents introduce available properties for consumers to choose from . This paper takes the consumer’s perspective , prioritizing their needs while leveraging transaction data from actual price registration and continuously optimized model to forecast property prices aligned with housing market . Therefore , consumers can purchase ideal real estate more effectively .en_US
dc.description.tableofcontents 中文摘要 i Abstract ii 目錄 iii 第一章 緒論 1 第一節 研究目標 1 第二節 研究動機 1 第二章 研究方法 2 第一節 變數 2 一、地點 2 二、規格 4 三、屋齡 5 第二節 模型設置 6 第三章 實例探討 8 第四章 結論 20 附錄 A 附錄 21 參考文獻 26zh_TW
dc.format.extent 751739 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0110751012en_US
dc.subject (關鍵詞) 房地產價格zh_TW
dc.subject (關鍵詞) real estate pricesen_US
dc.title (題名) 房地產價格結合人工智慧zh_TW
dc.title (題名) Artificial Intelligence in Real Estateen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) [1] 內政部不動產交易時價查詢服務網. 不動產成交案件實際資訊資料供應. [2] 吳柏林. 模糊統計導論方法與應用. 五南出版社, 2005. [3] 吳柏林. 模糊統計導論: 方法與應用 (二版). 五南出版社, 2015. [4] 政府資料開放平台. 臺北市土地公告現值及公告地價, 2025. [5] 臺北地政雲. 不動產價格. [6] 葉育彰. 公告地價及公告現值二元化必要性之研析. In 立法院法制局第 10 屆議題研析, 2023. [7] 陳振惟. 公告現值公平性之研究-以松山區及信義區為例, 2017. [8] 陳耀東. 推動房屋交易以「實坪計價」之問題淺析, 2019.zh_TW