數(shù)據(jù)挖掘中決策樹方法研究及其在房地產(chǎn)中介的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)在房地產(chǎn)行業(yè)的廣泛應(yīng)用，導(dǎo)致了各部門積累了越來越多的數(shù)據(jù)。目前的數(shù)據(jù)庫技術(shù)雖然可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計(jì)等功能，卻無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則。房地產(chǎn)中介業(yè)務(wù)作為房地產(chǎn)行業(yè)的主要業(yè)務(wù)之一，如何從海量的數(shù)據(jù)信息中挖掘出有用的知識(shí)，進(jìn)行潛在交易雙方的“配對”預(yù)測，是一個(gè)值得研究的實(shí)際問題。 本文從這一實(shí)際問題出發(fā)，對數(shù)據(jù)挖掘中用于分類的核心算法之一--決策樹方法進(jìn)行了深入地研究。通過比較分析

2、，選取決策樹中的ID3算法來解決這一問題。并且在實(shí)際應(yīng)用中采用屬性—值對兩次信息增益優(yōu)化算法來解決ID3算法的取值偏向問題，對房地產(chǎn)中介房源信息的同一實(shí)例集分別用ID3算法和優(yōu)化算法建立決策樹，產(chǎn)生形如“具有某些特征的房源能夠交易成功”之類的規(guī)則。 實(shí)驗(yàn)得出，使用屬性—值對的兩次信息增益優(yōu)化算法比ID3算法所得到的決策樹更接近于理想決策樹，分類準(zhǔn)確率更高。將該優(yōu)化算法用于中介房源信息分析，可以依據(jù)房源信息的屬性特征更為準(zhǔn)確地對大