論文の概要: Boosting House Price Predictions using Geo-Spatial Network Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00254v1
- Date: Tue, 1 Sep 2020 06:17:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 00:34:19.235162
- Title: Boosting House Price Predictions using Geo-Spatial Network Embedding
- Title（参考訳）: 地理空間ネットワークを用いた住宅価格予測
- Authors: Sarkar Snigdha Sarathi Das, Mohammed Eunus Ali, Yuan-Fang Li, Yong-Bin
Kang, Timos Sellis
- Abstract要約: 本稿では, グラフニューラルネットワークの概念を活用し, 住宅近傍の空間的文脈を捉えることを提案する。
特に,地空間ネットワーク埋め込み(GSNE, Geo-Spatial Network Embedding)という,多部ネットワークの形で住宅の埋め込みや様々な種類の関心点(POI)を学習する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.877628778633905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real estate contributes significantly to all major economies around the
world. In particular, house prices have a direct impact on stakeholders,
ranging from house buyers to financing companies. Thus, a plethora of
techniques have been developed for real estate price prediction. Most of the
existing techniques rely on different house features to build a variety of
prediction models to predict house prices. Perceiving the effect of spatial
dependence on house prices, some later works focused on introducing spatial
regression models for improving prediction performance. However, they fail to
take into account the geo-spatial context of the neighborhood amenities such as
how close a house is to a train station, or a highly-ranked school, or a
shopping center. Such contextual information may play a vital role in users'
interests in a house and thereby has a direct influence on its price. In this
paper, we propose to leverage the concept of graph neural networks to capture
the geo-spatial context of the neighborhood of a house. In particular, we
present a novel method, the Geo-Spatial Network Embedding (GSNE), that learns
the embeddings of houses and various types of Points of Interest (POIs) in the
form of multipartite networks, where the houses and the POIs are represented as
attributed nodes and the relationships between them as edges. Extensive
experiments with a large number of regression techniques show that the
embeddings produced by our proposed GSNE technique consistently and
significantly improve the performance of the house price prediction task
regardless of the downstream regression model.
- Abstract（参考訳）: 不動産は世界中の主要経済に大きく貢献している。
特に住宅価格は、住宅購入者から金融会社まで、利害関係者に直接的な影響を与える。
このように不動産価格予測のための様々な手法が開発されている。
既存の技術のほとんどは、住宅価格を予測する様々な予測モデルを構築するために、異なる住宅機能に依存している。
住宅価格に空間依存が及ぼす影響を把握し、予測性能を向上させるための空間回帰モデルの導入に焦点をあてた研究もある。
しかし、駅や高ランクの学校、ショッピングセンターへの住宅の近さなど、近隣のアメニティの地理空間的文脈を考慮に入れていない。
このような文脈情報は、住宅におけるユーザーの興味に重要な役割を担い、価格に直接影響する可能性がある。
本稿では,住宅近傍の地理空間的文脈を捉えるために,グラフニューラルネットワークの概念を活用することを提案する。
特に,住宅の埋め込みと様々な種類の興味点(pois)を多部ネットワークとして学習する新しい手法gsne(geo-spatial network embedded)を提案し,住宅とpoisを属性ノードとして表現し,それらの関係をエッジとして表現する。
多数の回帰手法を用いた大規模実験により,提案手法による組込みが一貫して行われ,下流回帰モデルによらず住宅価格予測タスクの性能が著しく向上することを示した。
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