自1998年国家颁布城镇住房制度改革以来，随着城镇化规模的不断扩大，在市场和政策利好刺激下，房产交易规模逐年攀升，房价已远超居民收入合理支撑水平。影响房地产价格的因素按影响范围可分为:一般因素、区域因素、其他因素，在众多影响因素当中，房地产的区域位置优劣直接影响其所有者或使用者的经济收益、生活满足程度或社会影响。因此，本篇论文将区位条件作为研究的重点。
　　本篇文章将以北京市城区二手房作为研究对象，以购买与租赁两种方式的住宅房价作为因变量，研究房产自身建筑特征与地理位置兴趣点共同作为影响因素对房价影响的差异。首先，运用TF-IDF算法将二手房产介绍网页中权重值前几位的区位因子提取，并结合前人经验将地理位置兴趣点划分为七个维度（交通设施服务、医疗保健服务、科教文化服务，金融服务、文体娱乐服务、生活便利服务与核心园区）。其次，在分析住宅地价空间分异特征的基础上，构建住宅地价与地理位置影响因素的一般线性回归模型与地理加权回归模型，分析比较两类模型在拟合程度的差异。提取造成北京市住宅地价空间分异的影响因素及其影响力的区位差异，揭示土地价格在空间变化上的规律性，发现城市基础设施建设在空间和时间上的不平衡性。最后，通过随机选取非样本点的数据作为测试集，对两种模型的房价预测准确性进行检验，证明地理加权回归模型比一般线性回归模型具有更好的解释力。
　　本篇文章从研究背景与意义、文献综述、地理区位基本理论、研究内容及方法、数据来源与处理、实证研究及准确度检验七个方面，分六个章节进行阐述。最后对研究成果进行总结，提出研究过程中的不足与改进之处，为未来研究工作指明方向。
　　作者希望能够通过此项研究将地理位置兴趣点的概念引入房地产领域的研究中，为我国宏观经济调控政策提供合理、有效的调控与稳定房价的建议。并且能将此模型运用在实际工作生活中，评估房屋竞争力，帮助用户、业主和经纪人提供实质性的决策参考，将其运用在新兴的互联网+房地产领域中。