論文の概要: Boarding House Renting Price Prediction Using Deep Neural Network Regression on Mobile Apps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02033v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 15:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 22:50:22.713001
• Title: Boarding House Renting Price Prediction Using Deep Neural Network Regression on Mobile Apps
• Title（参考訳）: モバイルアプリにおけるディープニューラルネットワーク回帰を用いた寄宿価格予測
• Authors: Malik Abdul Aziz, Fahmi Nurrahim, Prastyo Eko Susanto, Yurio Windiatmoko
• Abstract要約: 寄宿家賃を求める学生は、希望する様々な側面を比較するのにより多くの努力を必要とする。 都市,地域,寄宿舎の種類,施設など,複数の変数を比較して学生のニーズに応じて価格を予測できるモバイルアプリケーションを開発した。 本研究の結果から, 入居住宅の賃貸価格の予測には, 決定した変数と, ディープニューラルネットワーク回帰を用いた変数のモデル化が有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Boarding house is the most important requirement, especially for college students who live far away from the city, place of his origin or house. However, the problem we see now is the uneven distribution of study places in Indonesia which 75% of the best top educational institutions come from the island of Java. So, students who are looking for boarding houses rent requires more effort in comparing the various aspects desired. They need to survey one by one to the boarding house they want, even though they can survey online, it still requires more effort to pay attention to the desired facilities one by one. Therefore, we then created an Mobile Application that can predict prices based on student needs by comparing several variables, namely city, area, type of boarding house, and facilities. So, students can easily estimate the ideal price. The results of this study prove that we have succeeded in predicting prices for boarding houses rent well based on the variables we have determined, and modeling that variables using Deep Neural Network Regression.
• Abstract（参考訳）: ボードハウスは最も重要な要件であり、特に市内から遠く離れた、出身地や自宅の場所に住む大学生にとって重要である。 しかし、現在私たちが目にしている問題は、ジャワ島から最高の教育機関の75%が来ていたインドネシアにおける研究場所の不均一な分布です。 そのため、寄宿家賃を求める学生は、希望するさまざまな側面を比較するのにより多くの努力が必要である。 オンライン調査はできるものの、希望する施設に1人ずつ注意を払うのに、より多くの労力が要る。 そこで我々は,学生のニーズに応じて,都市,地域,寄宿舎の種類,施設など,いくつかの変数を比較して価格を予測するモバイルアプリケーションを開発した。 そのため、学生は理想的な価格を簡単に見積もることができる。 本研究の結果から, 入居住宅の賃貸価格の予測には, 決定した変数と, ディープニューラルネットワーク回帰を用いた変数のモデル化が有効であることが示唆された。

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