| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 图目录 | 第10-12页 |
| 表目录 | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-29页 |
| ·研究背景 | 第14-21页 |
| ·房产价格指数 | 第14-15页 |
| ·房产价格指数的国外研究现状 | 第15-16页 |
| ·房产价格指数的国内研究现状 | 第16-17页 |
| ·我国现有房产价格指数编制存在的问题 | 第17-19页 |
| ·基于网络信息提取和网络空间服务的房产价格指数编制 | 第19-21页 |
| ·房产交易信息网络发布平台 | 第21-25页 |
| ·房产交易信息网络发布平台 | 第21-22页 |
| ·房产交易信息网络发布平台的国内外现状 | 第22-23页 |
| ·我国现有房产交易信息网络发布平台存在的问题 | 第23-25页 |
| ·基于网络空间服务的房产交易信息网络发布平台 | 第25页 |
| ·研究目标与研究内容 | 第25-26页 |
| ·研究目标 | 第25页 |
| ·研究内容 | 第25-26页 |
| ·研究技术路线与论文组织结构 | 第26-28页 |
| ·研究技术路线 | 第26-27页 |
| ·论文组织结构 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第2章 房产价格指数编制的理论基础 | 第29-40页 |
| ·基于Hedonic模型的房产价格指数编制 | 第29-31页 |
| ·基于Hedonic模型的房产价格指数编制原理 | 第29-30页 |
| ·基于Hedonic模型的房产价格指数编制国内研究 | 第30-31页 |
| ·房产网络交易数据收集与提取 | 第31-35页 |
| ·网络爬虫技术 | 第31-33页 |
| ·HTMLParser的网页解析技术 | 第33-35页 |
| ·房产交易信息网络空间定位、发布与分析 | 第35-39页 |
| ·网络空间服务技术 | 第35-36页 |
| ·地址解析技术 | 第36-37页 |
| ·多点测距技术 | 第37页 |
| ·热图渲染技术 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于Hedonic模型的房产价格指数编制 | 第40-54页 |
| ·Hedonic模型的优化 | 第40-47页 |
| ·模型变量的选择 | 第40-43页 |
| ·模型特征变量的量化 | 第43-46页 |
| ·模型的函数形式 | 第46-47页 |
| ·Hedonic模型样本数据的获取 | 第47-48页 |
| ·属性数据的获取 | 第47页 |
| ·空间数据的获取 | 第47-48页 |
| ·Hedonic模型的估算检验和修正 | 第48-52页 |
| ·基本模型的估算和检验 | 第48-51页 |
| ·修正模型的估算和分析 | 第51-52页 |
| ·基于Hedonic模型的房产价格指数编制方法 | 第52-53页 |
| ·拉氏公式法 | 第52-53页 |
| ·特征价格法 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 房产网络交易数据的收集、提取与量化 | 第54-73页 |
| ·房产网络交易数据的收集 | 第55-61页 |
| ·房产网络交易网页的抓取 | 第55-59页 |
| ·抓取过程中产生的问题及解决方法 | 第59-61页 |
| ·房产网络交易数据的提取 | 第61-66页 |
| ·房产网络交易网页的特点 | 第61-63页 |
| ·房产网络交易数据的提取流程 | 第63-65页 |
| ·房产网络交易数据的提取成果 | 第65-66页 |
| ·网络提取地址数据的格式化 | 第66-68页 |
| ·地址数据格式化 | 第66-67页 |
| ·格式化地址数据的解析误差 | 第67页 |
| ·格式化地址数据解析误差的解决 | 第67-68页 |
| ·网络提取属性数据的量化 | 第68-71页 |
| ·周边环境数据量化 | 第68-70页 |
| ·建筑结构数据的量化 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 房产交易信息的网络空间定位、发布和分析 | 第73-87页 |
| ·房产交易信息网络发布平台 | 第74-76页 |
| ·房产交易信息网络发布平台的核心地位 | 第74-75页 |
| ·房产交易信息网络发布平台的整体架构 | 第75-76页 |
| ·房产交易信息的网络空间定位与发布 | 第76-78页 |
| ·房产交易信息的网络空间定位 | 第76-77页 |
| ·房产交易信息的网络空间发布 | 第77-78页 |
| ·房产交易信息的Heatmap空间渲染 | 第78-82页 |
| ·Heatmap空间渲染的实现 | 第79-81页 |
| ·经纬度坐标与屏幕坐标的映射 | 第81-82页 |
| ·Heatmap空间渲染获取核心点位置 | 第82页 |
| ·房产交易信息的多点测距 | 第82-86页 |
| ·两点直线距离的获取 | 第83页 |
| ·两点最短路径的获取 | 第83-84页 |
| ·空间距离数据获取方式的最终选取 | 第84页 |
| ·空间距离数据的最小距离筛选 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第6章 南京市六城区二手住宅价格指数编制实例 | 第87-101页 |
| ·分区二手住宅价格指数的编制——以鼓楼区为例 | 第87-91页 |
| ·拉氏公式法编制二手住宅价格指数 | 第87-90页 |
| ·特征价格法编制二手住宅价格指数 | 第90页 |
| ·拉式公式法与特征价格法之间的比较 | 第90-91页 |
| ·分区房产价格指数的编制 | 第91-100页 |
| ·分区样本空间核心点的确定 | 第91-95页 |
| ·分区Hedonic模型的估算 | 第95-99页 |
| ·分区二手住宅价格指数编制 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第7章 结论与展望 | 第101-103页 |
| ·结论 | 第101页 |
| ·创新点 | 第101-102页 |
| ·展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-107页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108页 |