过户合同汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇过户合同范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

乙方（受让方）：身份证号码：居住地址：手机：

根据国家法律、法规有关规定，甲、乙双方在平等、自愿、协商一致的基础上就下列房地产买卖达成如下协议：

第一条买卖房地产情况甲方拟将位于的房地产（房屋平面图见附件一）转让给乙方（yifang）。方对甲方拟转让的房地产作了了解，愿意购买该房地产。该房地产土地使用权面积为：_平方米，土地使用权类型为，房屋建筑面积为平方米，该房地产甲方于年月日向申请产权登记，领取了《房地产权证》，证书号码为，房地产权共有（用）证号码为。

第二条买卖房地产价格、付款方式甲、乙双方议定该房地产交易总金额为（币）元整。乙方应于合同签订后天内支付甲方定金（币）元整。乙方于年月日前支付第一期房款（币）元整。乙方于年月日前支付第二期房款（币）元整。最后一期付款（币）元整，在办理好转让手续并核发新的《房地产权证》时付清。已付定金将在最后一期付款时冲抵，付款方式为现金。

第三条登记过户手续办理本合同签订之日起三十日内，甲、乙双方应携带有关资料办理过户手续。乙方支付最后一期购房款时，甲方应同时将办理过户后的《房地产权证》交付给乙方。

第四条房地产交接双方同意于年月日由甲方将该房地产交付给乙方使用。

第五条权利保证约定甲方保证上述房地产没有产权纠纷和财务纠纷或其他权利限制，若发生买卖前即已存在任何纠纷或权利障碍的，概由甲方负责处理，并承担相应法律责任，由此给乙方造成经济损失的，由甲方负责赔偿。

第六条违约责任甲方决定中途不卖及逾期15天仍未交付房地产时，作甲方中途悔约处理，本合同即告解除，甲方应在悔约之日起七日内将所收定金及购房款退还给乙方，另赔偿乙方（币）元整的违约金。乙方决定中途不买及逾期15天仍未付清应缴购房款时，作乙方悔约处理，本合同即告解除，乙方所交定金，甲方不予退回，已付购房款甲方在七日内退回乙方，另赔偿甲方（币）元整的违约金，由甲方在乙方已付房款中扣除。

第七条税务承担办理上述房地产过户所需缴纳的税费，由方负责。

第八条合同争议的解决方法本合同履行过程中如发生争议，双方应及时协商解决，协商不成的，按下述第种方式解决：1、提交仲裁委员会仲裁。2、依法向人民法院。

第九条合同未尽事宜处置及生效本合同未尽事宜，双方可协商签订补充协议，与本合同具有同等法律效力。

篇（2）

购车方(简称乙方)：

甲乙双方经平等自愿协商，就甲方车辆出售给乙方有关事宜达成如下协议：

一、甲方于 年 月 日购买的 车冀 号(发动机号： ，车辆识别代号： )，由乙方自愿以 元价款购买，在签订本协议之时，一次性付给甲方。

二、乙方付给甲方购车款的同时，甲方将该车辆的钥匙、行驶证，以及甲方购买该车辆即最初机动车销售统一发票等有关手续一并交给乙方使用。

三、甲乙双方经协商达成一致，自签字生效之日起此车出现任何问题与甲方无关，自 年 月 日之前所发生的违章罚款由甲方负责。

四、甲乙双方自交付接收车辆买卖价款，签字生效之日起，车辆补办任何手续、出现的损坏、修理费及以及任何交通事故由乙方承担，与甲方无关，甲方不承担任何责任。

五、本协议自双方签字之日起发生法律效力，此协议一式两份，甲乙双方各执一份，具有同等法律效力。

甲方(公章)：_________乙方(公章)：_________

法定代表人(签字)：_________　法定代表人(签字)：_________

_________年____月____日　_________年____月____日

买车不过户合同协议书范文2甲方(售车方)： 身份证号： 乙方(购车方)： 身份证号：

经甲乙双方协商，甲方将自有车辆 (车牌号： 发动机号： 车架号 )一辆卖给乙方，乙方支付给甲方价款 元(大写人民币： )，车辆与价款均于本协议签定之日交付;具体协议如下，甲乙双方共同遵照执行。

1、因双方交易车辆为旧机动车车辆，故双方签定协议时均对车身及发动机工作状况表示认同，乙方对该车外观及内在质量状况已充分了解。

2、双方商定该车不办理过户手续，但该车所有权自本协议签订之日起完全归乙方。

3、本协议签定之日起，因该车引起的交通事故、交通违章、债权债务、经济纠纷等一切费用及相关损失，人员伤亡均由乙方单独承担责任;与甲方无任何关系。

4、如在该车交付乙方后，乙方转卖该车给任何人，因该车所发生的一切纠纷、赔偿等事宜，均与甲方无关。

5、本协议一式两份，甲乙双方各执一份，经双方签字，按手印后生效。

甲方(公章)：_________乙方(公章)：_________

法定代表人(签字)：_________　法定代表人(签字)：_________

_________年____月____日　_________年____月____日

买车不过户合同协议书范文3甲方(转让方)： 身份证号：

乙方(受让方)： 身份证号：

甲乙双方经协商，达成如下协议，共同遵照执行：

1、甲方将自有车辆 牌 型号 车(车号： 发动机号： 车架号： )一辆(包括其他物件有： )转让给乙方，该转让自 年 月 日起生效。

2、因转让车辆为旧机动车车辆，故双方签定协议时均对车身及发动机工作状况表示认同，乙方对该车外观及内在质量状况已充分了解。

3、双方商定该车暂不办理过户手续，当条件成熟时，需办理过户手续时，甲方应尽配合义务，过户费用由乙方承担。双方是否过户不影响本协议效力。

4、自转让生效之日前因该车引起的一切交通事故、违章罚款、养路费等行政规费等均由甲方承担;自转让生效之日后，该车的所有权及一切权益、风险等均归乙方承受，因该车引起的一切交通事故、交通违章罚款、养路费等行政规费、保险费、人身损害赔偿责任等均由乙方单独承担，与甲方无任何关系。

5、车辆转让后，乙方必须按时交纳养路费、交通违章罚款等费用，如因未按时交纳而致使甲方垫付上述费用及承担罚款和诉讼费等，乙方应立即偿还甲方垫付费用及罚款、诉讼费。

6、如在该车转让后，乙方转卖该车，此后发生的一切纠纷、赔偿等事宜，均与甲方无关。

7、如双方发生争议，可起诉，按就近原则处理。

8、本协议一式贰份，双方各执一份

篇（3）

居间合同过户时间写错可以双方协商处理。

【法律依据】

根据《中华人民共和国合同》第六十一条规定，合同生效后，当事人就质量、价款或者报酬、履行地点等内容没有约定或者约定不明确的，可以协议补充;不能达成补充协议的，按照合同有关条款或者交易习惯确定。

（来源：文章屋网 ）

篇（4）

    房产证是证明房主对房屋享有所有权的唯一凭证,没有房产证对买房人来说是有极大风险的。房主可能将房产证进行抵押或转卖,即使现在没有将来办理取得后,房主还可以抵押和转卖。所以最好选择有房产证的房屋进行交易。有些房屋共有权共有好多个,如有继承人共有的、有家庭共有的、还有夫妻共有的,对此买房人应当和全部共有人签订房屋买卖合同。如果只是部分共有人擅自处分共有财产,买房人与其签订的买卖合同未在其他共有人同意的情况下一般是无效的。

    因此“信一天”市场人士认为;最有效的方法就是委托信誉好、专业强的房地产经纪公司承担担保责任,来验证买卖双方的真实身份、确认房屋产权无纠纷。

    2.签订二手房买卖合同注意事项二:

    明确成交价格和税费责任

    在签定合同中一定要注明正式的成交价格,还有交易的时间,交易税费,还有税费到底由买卖双方的哪一方负责。

    从现行税收政策来看,房产买卖过程中归房主交纳的税费为:营业税,个人所得税,印花税;归客户交纳的税费为:契税,土地出让金,印花税(与房主各交一半)。

    3.签订二手房买卖合同注意事项三:

    明确买卖双方的责任

    签定此条款时十分重要,如果有一方出现违约责任,应拥有怎样的权利,在签定合同时双方利益上得到怎样的补偿都要约定清楚,违约金的数量以及交付时间应写得毫无异议。

    4.签订二手房买卖合同注意事项四:

    明确付款方式和时间

    双方应该在合同中明确付款方式和时间。如首付款、尾款的支付比例、数量和时间,确保买方出现拖欠或减少阶段支付金额的情况时有据可依,较好地维护自身权益。因为在二手房买卖案例中存在客户以贷款方式购买二手房却因为批贷不成而导致交易失败的例子屡见不鲜,因此为了避免浪费无谓的时间,业主应尽早对客户是否能被批贷进行确认。

    5.签订二手房买卖合同注意事项五:

    过户时间要明确

    过户时间要明确,买房人最在乎的莫过于什么时间房屋最终属于我,因此约定过户时间是合同中较重要的条款之一,买方需慎重和签订准确的时限。

篇（5）

房屋买卖未过户的，合同有效。

根据《民法典》第二百一十五条，当事人之间订立有关设立、变更、转让和消灭不动产物权的合同，除法律另有规定或者合同另有约定外，自合同成立时生效;未办理物权登记的，不影响合同效力。

（来源：文章屋网 ）

篇（6）

2、准备一个功分器，将小卫星锅导出的信号线引入功分器的信号输入口；然后用两条信号线连接功分器的信号输出口和两台机顶盒的信号输入口；

3、再使用AV线分别将两台电视机和机顶盒连接起来；

5、启动电视机和机顶盒；

篇（7）

新笑傲江湖因为短视频成功吸引了不少玩家，一些玩家想知道新笑傲江湖苹果和安卓是否互通，今天就来告诉大家答案吧，希望可以帮到各位玩家。

在新笑傲江湖中苹果和安卓是可以组队互通的，但是数据不互通。

苹果玩家和安卓玩家可以在游戏内一起组队游戏，大大提升了社交体验，但是苹果玩家的账号在安卓设备上无法登录，反之亦然。

完美世界2018重磅旗舰新作《新笑傲江湖》手游正式曝光！《新笑傲江湖》手游不仅还原经典IP精髓，更对原著进行创新重塑，首次呈现出一个迷局式的江湖际遇！《新笑傲江湖》手游官网已正式上线，《新笑傲江湖》手游预约全面开放。

（来源：文章屋网 ）

篇（8）

1 资料与方法

1.1一般资料 选取2014年3月～2015年2月入院待产的136例产妇作为研究对象，经本院伦理委员会批准及产妇知情同意下由临床医师采取等距随机抽样法分为观察组和对照组，每组各68例，所有产妇年龄为22～37岁，平均年龄为（28.25±3.28），孕周为36～40w，预计胎儿体重为2.6～4.2kg。所有产妇均为初产、均为单胎头位，且无明显合并症现象出现。观察组给予镇痛分娩配合护理的综合护理方法，对照组给予常规的护理方法。两组患者年龄、孕周、预计胎儿体重等一般基线资料差异均无统计学意义（P>0.05），具有可比性。

1.2方法 对照组产妇给予常规的护理方法，对其进行全程的陪产护理，及时补充营养和水分，第二产程时给予产妇合理的腹压，减少体力消耗，保持产妇的膀胱空虚，尽量避免因膀胱充盈影响胎儿的正常下降，导致产程时间延长。给予产妇适当的心理护理，缓解紧张焦虑的情绪，增加产妇顺产的信心[2]。

观察组在常规护理的基础上给予镇痛分娩配合护理的综合护理。产妇达到临产状态时，助产护士对其进行镇痛分娩配合护理的相关注意事项以及临床意义，潜伏期由助产护士指导产妇采取坐位，上身保持直立状态，活跃期时，助产护士将产妇推至分娩室，行腰硬联合麻醉，麻醉后由助产护士、麻醉师、产科医生以及产妇丈夫实施多对一的全程陪产[3]。生产过程中，麻醉师根据产妇的镇痛效果调整用药的准确性，对产妇进行适当的调整指导，丈夫在生产过程中给予情感护理支持。麻醉30min后，助产护士根据产妇的临床需要及时调整，采取枕后位或枕横位的方式，产妇宫口开全时采取半坐卧位，取膀胱截石位指导产妇双脚蹬于支架上，行分娩手术。所有产妇的其他护理干预方法如静脉输注催产素、人工破膜等方法均保持相同[4]。

1.3观察指标 观察两组产妇的镇痛效果、产后出血量、剖宫产率、产程时间以及新生儿并发症的发生率等相关指标。产程时间包括三个产程时间段：第一产程、第二产程、第三产程。对镇痛效果采取国际上的统一规定的评分标准，其中0分为无痛，1分为轻度疼痛，2分为中度疼痛，3分为重度疼痛，4分为极重度疼痛，其中镇痛效果为显效的评分标准为0～1分，有效的评分标准为1～3分，无效的评分标准为3～4分，总有效率=（显效例数+有效例数）/总例数×100%。

1.4统计学处理 本次研究当中的所有数据均采用SPSS17.0统计软件进行处理，计量资料采用均数±标准差（x±s）表示，计数资料采用率（%）表示，P

2 结果

2.1两组产妇产程时间情况比较分析 观察组患者的第一产程时间为（6.25±2.12）h，第二产程时间为（0.45±0.13）h，第三产程时间为（0.18±0.08）h，总产程时间为（7.10±2.18）h。对照组产妇的第一产程时间为（10.58±3.28）h，第二产程时间为（1.89±0.78）h，第三产程时间为（0.18±0.08）h，总产程时间为（12.14±6.21）h。观察组与对照组相比，产程时间明显短于对照组，两组患者比较，差异有统计学意义（P

2.2两组产妇各项指标比较分析 观察组产妇的镇痛总有效率为89.25%，剖宫产率为7.16%，新生儿并发症的发生率为1.32%，产后出血量为（78.47±18.95）。对照组产妇的镇痛总有效率为26.73%，剖宫产率为46.12%，新生儿并发症的发生率为19.15%，产后出血量为（134.12±42.14）。由数据显示，观察组的镇痛总有效率显著高于对照组，剖宫产率、新生儿并发症发生率以及产后出血量显著低于对照组。两组患者比较，差异有统计学意义（P

篇（9）

首先国服ios版本在19年6月21日就公测了，安卓版本则是20年的7月9日。这一年下来的内容差距过大，包括各种季节限定物品。安卓版就算是一周复刻一个季节，也难以在短期内追赶上苹果版的进度，在赶上进度后，就可以互通了。

光遇国服安卓和苹果互通介绍：

首先国服ios版本在19年6月21日就公测了，安卓版本则是20年的7月9日。这一年下来的内容差距过大，包括各种季节限定物品。安卓版就算是一周复刻一个季节，也难以在短期内追赶上苹果版的进度，所以现在国服安卓和苹果并没有互通。

不过官方以安卓和iOS合服为最终目标，让玩家耐心等待，合服之后两端就相当于互通了。

（来源：文章屋网 ）

篇（10）

中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)34-1730-03

Collabrative Filtering Recommendation Based on Users' Feature and Users' Drifting Interest

WU Ting, XIONG Qian-xing, HE Xi-chun

(Department of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)

Abstract: Collaborative filtering(CF) is the most successful recommended system to date, but traditional CF algorithm does not consider the problem of drifting users' interests and users' feature which often results in poor recommendation. This paper combined two factors of drifting users' interests and user' feature. A new method of computing similarities between different users is developed which can enhance accurate of commendation.

Key words: collaborative filtering; interest drift; users' feature

1 引言

协同过滤系统是目前最成功的推荐系统[1]，它用来预测某个特定用户是否会喜欢某个特定的商品，或用来确定用户最感兴趣的N件商品，很多电子商务网站都采用了该技术。协同过滤推荐系统主要有基于用户的协同过滤推荐系统和基于项目的协同过滤推荐系统[2-3]。其中，基于项目的协同过滤根据用户－项目矩阵求出不同项目间的关系，然后利用这些关系进行推荐，给用户的推荐结果是通过发现与用户喜欢的项目相似的项目来完成的。如果用户曾经对某些项目感兴趣，那么与之相类似的项目用户也会感兴趣。但是，用户的兴趣变化经常会导致推荐的质量较差。同时，传统的推荐算法也没有考虑用户的个性特征对用户相似性的影响。往往具有相似特征的用户兴趣取向也具有相似性，如不同年龄层次，不同性别的人兴趣层次不同，属于不同的类别。用户的个性特征可以进一步修正用户间的相似性度量。因此，该文提出了将用户兴趣变化和用户特征相结合的方法来提高推荐的质量。

2 基于用户的CF算法

2.1 基于用户CF的思想

基于用户的协同过滤方法主要分为三个步骤：

1) 计算各用户与目标用户a之间的相似程度，可以使用皮尔森相关系数或余弦相似性等度量方法，本文采用广泛使用的皮尔森相关系数

■（1）

其中，sim(i,j)为用户i和用户j之间的相似度，Ri,k，Ri,k分别表示用户i和用户j对项目k的评分，Ri，Ri分别表示用户i和用户j在各自所有己打分项目上评分的平均值，S是用户i与用户j共同的评分项目数。

2) 根据各用户与目标用户a之间的相似度确定该目标用户a的邻居N={N1,N2,…,Nt}，a?埸N。从N1到Nt，目标用户a和邻居用户之间的相似度sim(a,Nt)从大到小排列。其中，目标邻居的数目可以通过两种方法确定。一种是预先设置一个相似性阀值，所有与目标用户a之间的相似系数超过该阀值的用户都作为邻居。另外一种方法是选择Q个相关系数最大的用户作为邻居用户。

3) 邻居生成之后，这些邻居的评分被组合起来生成目标用户的预测评分值。在计算完目标用户与其他用户之间的相似度后，目标用户a对项目j的评分的预测值Paj是其它用户对该项目的评分的加权和：

■（2）

其中Wa,u是目标用户a与邻居用户u的相似度，Ru,j是邻居用户u对项目j的评分值，Ru是邻居用户u的平均评分，K是一个规范化系数。在进行TOP―N 推荐时，只需给出前N个预测评分最高的项目即可。

2.2 基于用户CF的问题

传统CF算法利用兴趣相似的邻居用户对某项目兴趣的大小，预测当前用户对该项目的喜好程度。显然，这里的邻居用户选择方法非常关键，但是通常的邻居选择方法没有考虑用户兴趣变化问题，从而影响算法的准确性。例如，过去喜欢科幻类电影的用户1现在喜欢惊悚类电影，用户2 喜欢科幻类电影，用户3喜欢惊悚类电影。 由于用户1和用户2 过去的兴趣相似并且他们对项目的评分也相近，所以用户1和用户2的相似度要比用户1和用户3的相似度高。在确定用户1的邻居用户时，传统的CF算法就会选择用户2而不是用户3，最终系统向用户1推荐的仍是科幻类电影而不是惊悚类电影，尽管用户1和用户3最近兴趣相似且用户1已显示出对惊悚类电影的兴趣。如表1所示，如果要预测用户1对电影4的评分值，按照传统的CF算法，用户2将是用户1的邻居。然而，通过表2可以发现2003年用户1逐渐喜欢上了惊悚片，这时，他的相似用户应该是用户3而不是用户2。可见，在这种情况下传统的CF算法并不能给出好的推荐。

表1用户评分表 表2用户评分时间表

■

3 用户兴趣变化问题

针对上面出现的情况，在寻找用户邻居的时候需要考虑到用户兴趣随时间的变化，所以在计算用户间评分相似度的时候，引入一个时间函数f(t)，给与用户1最近兴趣相似的用户3以较大的相似度，给与用户1仅过去兴趣相似的用户2以较小的相似度。 ■ （3）

其中，t为用户评分的实际时间，tmin为最小的间隔时间，tmax为最大的间隔时间，间隔时间是用户实际的评分时间和系统参照时间的差值。参数m 反映f(t)的遗忘能力，m越大f(t)遗忘得越快，反之越慢。当m=1时，f(t)对用户评分进行完全的线性遗忘；当0

在传统的皮尔森相关系数中引入这个时间函数，可以提高用户间相似度的精度。引入这个时间函数后新的用户评分相似度公式为：

■（4）

4 用户特征和用户兴趣变化结合

4.1 用户特征

在寻找目标用户邻居的时候不仅要考虑到用户兴趣的变化，用户的特征也是一个不能忽视的因素。例如，青年人喜欢看浪漫爱情片，中年人喜欢看生活片，老年人有时候喜欢看一些纪录片。年龄层次不同的人，因为其阅历不同，对生活的领悟程度也不同，所以对物体喜欢的层次类别也会有些差异。女性多喜欢情感剧，而男性多喜欢警匪片，说明性别差异也会对用户的兴趣取向有影响。同时，具有相同职业的人对事物更可能有相同的理解角度，往往会喜欢同一类型的电影。因此本文选择这三个因素作为识别用户特征的特征因素。

根据用户的特征数据可以计算用户间的特征相似度，设用户P和用户Q在k维用户特征空间上的特征值分别看作是向量■={p1,p2,……pk}，■={q1,q2,……qk}，则用户P和用户Q的用户特征相似性计算公式为：

■（5）

此公式分母k表示用户特征因子数，分子表示用户P和用户Q在k维用户特征空间上相同的特征因子数目。

4.2 算法步骤

利用用户特征和用户兴趣变化两个因素，这里将推荐算法步骤描述如下：

输入数据包括：m个用户对n个项目的评分及评分时间t，邻居用户大小k；

输出数据：对目标用户的N个推荐项目。

1) 利用用户的特征数据计算用户间的特征相似性sim_feature，计算sim_feature的公式见公式5；

2) 利用用户的评分数据和用户变化兴趣函数f(t)，计算用户之间的评分相似性sim_rating，计算sim_rating的公式见公式4；

3) 计算用户的最终相似性：similarity=r*sim_feature+(1-r)* sim_rating，其中r为基于用户的特征相似性在最终相似性计算中的比重；

4) 利用similarity的数值结合传统算法预测评分的数值，传统的评分预测公式见公式2。

4.3 算法说明

在传统的CF算法中, 所有评分的重要性都相同。但是当用户兴趣发生变化时，推荐系统中旧评分的积极作用不大，因此应降低旧评分的重要性。时间函数f(t)根据评价时间调整每项评分的重要性，然后在此基础上确定用户间的评分相似度。同时，还考虑到用户的特征因素，将用户间特征相似度和用户评分相似度相结合，确定用户间最终相似度。因此在准确性方面高于传统的CF算法。

5 实验结果与分析

本文采用MovieLens站点提供的数据集ml-data，该数据集中包括了943用户的信息以及这943个用户对1682部电影项目的100000条打分数据。

5.1 评价标准

采用平均绝对误差(Mean Absolute Error，MAE)作为评价标准，MAE用项目预测评分和实际评分间的偏差度量算法的准确性。

5.2 实验结果

首先，只考虑含有f(t)函数的用户评分相似度对MAE值的影响。当时间函数f(t)中参数m取0.6时，实验结果表明，经过f(t)函数对用户评分相似度的修正，该方法在准确性方面优于传统协同过滤算法。

然后，我们再考虑用户特征对用户间相似度的影响，发现在用户邻居较大的情况下，r取0.05时，根据用户最终的相似度计算得到的MAE值比只考虑用户评分相似度时的MAE要小。实验结果如图1所示。

实验结果表明，将用户兴趣变化和用户特征相结合的协同过滤算法在准确性方面优于传统的协同过滤算法。

6 结束语

通过与传统的基于用户的协同过滤推荐算法相对比，基于用户兴趣变化和用户特征的协同过滤推荐算法在以下两个方面进行了改进。

1) 引入时间函数f(t)，考虑了用户兴趣变化对用户间的相似性的影响，在准确性方面优于传统的协同过滤算法。由于用户兴趣大多都是逐渐改变的，因此在推荐系统中使用的线性时间函数将有效提高推荐算法的准确性。

2) 在基于用户兴趣变化的基础上考虑用户的特征因素。当最近邻数增大时，用户特征相似度的贡献率增大。这是因为随着最近邻数的增大，用户之间的共同评分项目数目减少，最近邻选取的精度将降低，而相同类别特征的用户对一定项目平均偏好程度相似，所以提高r的值加大了对同一类别用户的选取。当评分数据稀疏时，用户共同评分项目少的情况下，结合用户特征的协同过滤算法能够改善相似用户选取精度从而改善推荐效果。

参考文献：