論文の概要: Integrating Floor Plans into Hedonic Models for Rent Price Appraisal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08162v1
- Date: Tue, 16 Feb 2021 14:05:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-17 14:46:40.469847
- Title: Integrating Floor Plans into Hedonic Models for Rent Price Appraisal
- Title（参考訳）: 家賃評価のためのフロアプランのヘドニックモデルへの統合
- Authors: Kirill Solovev, Nicolas Pr\"ollochs
- Abstract要約: 本研究では,オンライン不動産プラットフォームにおけるマンションフロア計画の視覚的自動分析が,ヘドニック賃貸価格評価をいかに高めるかを検討する。
歴史的価格データからフロアプランの価格関連設計を学ぶために,2段階の深層学習手法を提案する。
9174の不動産リストのユニークなデータセットに基づく経験的分析は、現在のヘドニックモデルが利用可能なデータを過小に活用していることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online real estate platforms have become significant marketplaces
facilitating users' search for an apartment or a house. Yet it remains
challenging to accurately appraise a property's value. Prior works have
primarily studied real estate valuation based on hedonic price models that take
structured data into account while accompanying unstructured data is typically
ignored. In this study, we investigate to what extent an automated visual
analysis of apartment floor plans on online real estate platforms can enhance
hedonic rent price appraisal. We propose a tailored two-staged deep learning
approach to learn price-relevant designs of floor plans from historical price
data. Subsequently, we integrate the floor plan predictions into hedonic rent
price models that account for both structural and locational characteristics of
an apartment. Our empirical analysis based on a unique dataset of 9174 real
estate listings suggests that current hedonic models underutilize the available
data. We find that (1) the visual design of floor plans has significant
explanatory power regarding rent prices - even after controlling for structural
and locational apartment characteristics, and (2) harnessing floor plans
results in an up to 10.56% lower out-of-sample prediction error. We further
find that floor plans yield a particularly high gain in prediction performance
for older and smaller apartments. Altogether, our empirical findings contribute
to the existing research body by establishing the link between the visual
design of floor plans and real estate prices. Moreover, our approach has
important implications for online real estate platforms, which can use our
findings to enhance user experience in their real estate listings.
- Abstract（参考訳）: オンライン不動産プラットフォームは、ユーザーがアパートや家を検索しやすくする重要な市場となっています。
しかし、プロパティの価値を正確に評価することは依然として困難です。
先行研究は主に、構造化データを考慮したヘドニック価格モデルに基づく不動産評価を研究しており、非構造化データを伴うことは一般的に無視されている。
本研究では,オンライン不動産プラットフォームにおけるマンションフロア計画の視覚的自動分析が,ヘドニック賃貸価格評価をいかに高めるかを検討する。
歴史的価格データからフロアプランの価格関連設計を学ぶために,2段階の深層学習手法を提案する。
次に,集合住宅の構造特性と立地特性を考慮に入れた集合住宅価格モデルにフロアプラン予測を統合する。
9174の不動産リストのユニークなデータセットに基づく経験的分析は、現在のヘドニックモデルが利用可能なデータを過小に活用していることを示唆している。
1) 集合住宅の視覚設計は, 家賃価格について, 構造的, 位置的特徴を制御した上でも, 大幅な説明力を有すること, (2) 床計画の活用により, 最大で10.56%の予測誤差を低減できることがわかった。
さらに, 床計画では, 高齢者や小規模アパートの予測性能が特に高いことが判明した。
以上から,床計画の視覚的設計と不動産価格との関連性を確立することにより,既存の研究機関に実証的な知見が寄与した。
さらに,提案手法は,オンライン不動産プラットフォームにおいて重要な意味を持ち,不動産リストにおけるユーザエクスペリエンスの向上に利用することができる。
関連論文リスト
- A Bargaining-based Approach for Feature Trading in Vertical Federated
Learning [54.51890573369637]
本稿では,垂直的フェデレートラーニング(VFL)において,経済的に効率的な取引を促進するための交渉型特徴取引手法を提案する。
当社のモデルでは,収益ベース最適化の目的を考慮し,パフォーマンスゲインベースの価格設定を取り入れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T10:21:07Z) - One-Shot Open Affordance Learning with Foundation Models [54.15857111929812]
私たちは、モデルがベースオブジェクトカテゴリ毎に1つの例でトレーニングされる、ワンショットのオープンアフォーダンスラーニング(OOAL)を紹介します。
本稿では,視覚的特徴と手頃なテキスト埋め込みとの整合性を高める,シンプルで効果的な設計の視覚言語フレームワークを提案する。
2つのアベイランスセグメンテーションのベンチマーク実験により、提案手法はトレーニングデータの1%未満で最先端のモデルより優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T16:23:06Z) - Utilizing Model Residuals to Identify Rental Properties of Interest: The
Price Anomaly Score (PAS) and Its Application to Real-time Data in Manhattan [0.0]
2023年9月現在、マンハッタンで利用可能なすべての不動産のデータを収集し、モデル残高の理解を深めることを目的としている。
これらの知見を活用するために、不規則に予測される価格のバウンダリを捕捉できる指標であるPrice Anomaly Score(PAS)を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T00:14:30Z) - Semi-supervised Learning from Street-View Images and OpenStreetMap for
Automatic Building Height Estimation [59.6553058160943]
本稿では,Mapillary SVIとOpenStreetMapのデータから建物の高さを自動的に推定する半教師付き学習(SSL)手法を提案する。
提案手法は, 平均絶対誤差(MAE)が約2.1mである建物の高さを推定する上で, 明らかな性能向上につながる。
予備結果は,低コストなVGIデータに基づく提案手法のスケールアップに向けた今後の取り組みを期待し,動機づけるものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-05T18:16:30Z) - Extracting real estate values of rental apartment floor plans using
graph convolutional networks [0.0]
アクセスグラフのためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を実装し,アクセスグラフの不動産価値をフロアプラン値として推定するモデルを提案する。
その結果,提案手法は従来のモデルと比較して家賃推定の精度を著しく向上させることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T14:38:34Z) - Building Coverage Estimation with Low-resolution Remote Sensing Imagery [65.95520230761544]
本稿では,低解像度衛星画像のみを用いた建物被覆量の推定手法を提案する。
本モデルでは, 世界中の開発レベルの異なる地域において, 建築範囲の予測において最大0.968の判定係数を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T05:19:33Z) - MugRep: A Multi-Task Hierarchical Graph Representation Learning
Framework for Real Estate Appraisal [57.28018917017665]
正確な不動産評価のためのマルチタスク階層グラフ表現学習(MugRep)フレームワークを提案する。
複数の都市データを取得し統合することにより、まず、複数の視点から不動産を包括的にプロファイルするリッチな特徴セットを構築する。
進化する不動産取引グラフとそれに対応するイベントグラフ畳み込みモジュールが提案され、不動産取引に非同期に時間的依存関係を組み込む。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-12T03:51:44Z) - Towards robust and speculation-reduction real estate pricing models
based on a data-driven strategy [0.0]
本稿では,機械学習に基づくデータ駆動型不動産価格モデルを提案する。
2016年から2020年にかけて収集されたBogot'aの178,865のフラットリストでモデルを検証した。
その結果、提案した最先端モデルが不動産価格を推定する上で堅牢で正確であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-26T15:54:07Z) - Machine Learning Approaches to Real Estate Market Prediction Problem: A
Case Study [0.0]
本研究は,2010年1月から2019年11月までの10年間の実際のデータセットを用いた不動産価格分類モデルを開発する。
開発モデルは不動産投資家、住宅ローン貸付業者、金融機関がより良い情報的判断を下すよう促すことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-22T22:28:58Z) - Lifelong Property Price Prediction: A Case Study for the Toronto Real
Estate Market [75.28009817291752]
自動資産評価のための最初の寿命予測モデルであるLuceを提示する。
ルースは不動産価格の2つの重要な問題に対処している。
トロント不動産市場から得られた大規模な実生活データセットにLuceを適用することで,Luceのメリットを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-12T07:32:16Z) - Housing Market Prediction Problem using Different Machine Learning
Algorithms: A Case Study [0.0]
2015年1月から2019年11月までの62,723件の住宅データセットはフロリダ・ボルシア郡資産評価協会のウェブサイトから取得されている。
XGBoostアルゴリズムは住宅価格を予測するために他のモデルよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T18:16:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。