标题：《二手房价格预测与可视化系统的设计与实现：文献综述》
摘要：
本文旨在对近年来关于二手房价格预测与可视化系统的相关研究进行一次全面的文献综述。随着房地产市场的不断发展，二手房价格预测成为了投资者、政策制定者和消费者关注的重要课题。本文首先概述了相关研究背景，然后深入探讨了理论意义和现实意义，接着介绍了常用的研究方法，最后列举了主要的参考文献。
理论意义和现实意义：
在经济理论层面，二手房价格预测是宏观经济调控、市场资源配置以及风险管理的重要工具，有助于理解房地产市场的运行规律和动态。现实中，对于购房者而言，准确的价格预测可以帮助他们做出更明智的购房决策；对于房地产开发商和金融机构，可以优化定价策略和风险评估；政府则可以通过数据监测来制定合理的房地产政策。
研究方法：
过去的研究主要采用统计学方法，如时间序列分析、回归分析等，对历史数据进行挖掘，以预测未来房价走势。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，深度学习模型如神经网络、LSTM（长短时记忆）等也被广泛应用于二手房价格预测。同时，可视化技术的应用使得复杂的数据结果更易于理解和解读。
参考文献：
1. Athanasopoulos, G., Hyndman, R. J., & Assimakopoulos, V. (2017). Predicting time series: The forecast package for R. Journal of Statistical Software, 80(4), 1-44.
2. Zhang, Y., & Li, X. (2019). A deep learning approach for real estate price prediction. Expert Systems with Applications, 137, 113069.
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4. Hyndman, R. J., Koehler, A. B., Ord, J. K., & Snyder, R. D. (2008). Forecasting with exponential smoothing: the state space approach. Springer Science & Business Media.
5. Song, C., & Lai, Y. (2016). Visual analytics in real estate: A survey. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 22(1), 1-16.
通过以上文献综述，我们可以看到二手房价格预测与可视化系统的研究已经从传统的统计方法向现代数据科学和人工智能技术转变，未来的研究将更加注重模型的实时性和准确性，以及可视化结果的易用性。