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輔仁大學 資訊管理學系碩士班 蔡幸蓁所指導 李家嫺的 台北市房價預測系統- 以支援向量迴歸（SVR）為模型 （2016），提出有巢氏i行動系統登入關鍵因素是什麼，來自於不動產估價、支援向量迴歸、預測。
台北市房價預測系統- 以支援向量迴歸（SVR）為模型
為了解決有巢氏i行動系統登入 的問題，作者李家嫺 這樣論述：
過去台灣因為房市交易資訊不公開，而導致資料取得不易，買方只能依賴房仲業者的主觀建議，造成買家在購屋時不易掌握市場行情，而產生估價落差。政府為了讓房價日益透明，並於2012年立法要求每一筆不動產交易皆要實價登入，然而過去研究中，尚未能有效利用實價登入資料做全面分析。本研究以實價登入資料為樣本，詳盡考量且收集不動產之有效影響因子，並以支援向量迴歸建立不動產估價模型，試圖以公正、無認知偏誤的方式，預測不動產價格，作為符合市場需求的不動產估價依據。