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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
신은경 (부산대학교) 김은미 (국민대학교) 홍태호 (부산대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제22권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
61 - 73 (13page)
DOI
10.37272/JIECR.2022.06.22.3.61

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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This study proposes a deep learning method for predicting real estate prices utilizing deep learning with real estate price time-series data, text data such as news, and experts’ opinions. This study provides a method to integrate qualitative data into quantitative data when developing a deep learning model to predict time series. We employed house sales prices and economic data to build a prediction model for real estate prices from January 2006 to June 2021. In addition, we crawled 150,000 news information related to real estate and applied the TF-IDF method to identify the meaning of the news. We integrated the sentiment analysis and the experts’ opinions into our proposed model. The experiment results show that our proposed method is valid in RMSE performance. It was also confirmed that LSTM was superior to short-term prediction in long-term prediction.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 연구 프레임워크
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구방향
참고문헌

참고문헌 (0)

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