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國立暨南國際大學 資訊管理學系 白炳豐所指導 王文璋的 應用最小二乘支持向量回歸實價登錄資料於不動產價格之預測 （2019），提出台北市地政局地址關鍵因素是什麼，來自於最小二乘支持向量回歸、實價登錄、不動產價格預測、機器學習。

而第二篇論文國立政治大學 地政學系碩士在職專班 白仁德所指導 陳啟安的 本土化步行分數(T-Walkscore)衡量方式及評估之研究 （2018），提出因為有 適步行性、步行分數、模糊德爾菲法、分析網絡程序法的重點而找出了 台北市地政局地址的解答。

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應用最小二乘支持向量回歸實價登錄資料於不動產價格之預測

為了解決台北市地政局地址的問題，作者王文璋 這樣論述：

不動產交易在任何國家都是一項重要的經濟活動，其單筆交易金額是鉅大的，學者及業界人士都積極投入研究，買賣雙方對於大筆金額交易也會特別在意價格，關於價格預測通常以回歸分析方法來做連續型資料的預測。政府於2012年實行不動產交易實價登錄制度，提供公開且免費的交易資料，因此本研究以台中市2016~2019年的實價登錄資料為基礎，但由於資料中的地址欄位並非精準揭露，因此使用地理資訊圖資雲服務平台(TGOS，Taiwan Geospatial One-Stop)，將模糊性的區段位置轉換成較精確性的地理坐標資訊，再將其他資料做資料預處理(Data preprocessing)以利建立模型分析，本研究應用最

小二乘支持向量回歸(LSSVR)進行不動產價格預測，並與其他機器學習模型及多元線性回歸相比較，實驗結果最小二乘支持向量回歸(LSSVR)皆優於倒傳遞神經網路(BPNN)、廣義回歸神經網路(GRNN)、分類及回歸樹(CART)及多元線性回歸(MLR)。

本土化步行分數(T-Walkscore)衡量方式及評估之研究

為了解決台北市地政局地址的問題，作者陳啟安 這樣論述：

環境適宜步行程度稱為適步行性。過往研究適步行性者，多採實地勘察方式進行。房地產銷售網站Walkscore®利用地理資訊系統技術，提供快速且方便方式，以地址查詢方式提供各項環境指數，其中包含步行分數。該網站服務範圍未包含台灣，評分指標偏重商業應用，與步行相關指標使用較少。基於上述緣由，本研究以建立適宜用於本土化評估步行分數為目標。本研究首先透過文獻回顧整理、歸納影響適步行性各項因子。其後應用模糊德爾菲法專家問卷，進行指標篩選，確認適合用於本研究使用之評分面向為土地混合使用、交通設施可及行與步行基礎條件三大評估面向及其相對應11項評分指標，並應用分析網絡程序法計算權重。最後以台北市大安區之七個次

分區，進行步行分數試算。本研究發現整體，大安區步行分數呈現北高南低情形，大安區南部區域與其他地區呈現明顯差異。透過評估模式檢視，本研究所採用計分方式，可用於評估地區商業繁榮程度、大眾運輸系統服務強度等。唯須注意，使用運算資料種類是否符合評估目的之需求。

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