基于熵的特征选择方法的开发及房地产在线评论分析
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2019-04-29 v1
摘要
近年来，互联网上发布的关于房地产的数据正在不断增加。在本研究中，为了分析用户对房地产的需求，我们关注“Mansion Community”，这是一个关于日本房地产的日本 bulletin board system（以下简称 BBS）。在我们的研究中，基于每个词的熵值计算进行关键词提取，并将它们用作机器学习分类器中的特征来分析“Mansion Community”上的 600 万条帖子。结果，我们取得了 0.69 的 F-measure，并发现客户尤其关注公寓的设施、交通接入和价格。
引用
@article{arxiv.1904.11797,
title = {Development of an Entropy-Based Feature Selection Method and Analysis of Online Reviews on Real Estate},
author = {Hiroki Horino and Hirofumi Nonaka and Elisa Claire Alemán Carreón and Toru Hiraoka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11797},
year = {2019}
}