論文の概要: House Price Prediction Based On Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09050v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 20:12:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-22 01:28:07.966187
• Title: House Price Prediction Based On Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく住宅価格予測
• Authors: Yuying Wu and Youshan Zhang
• Abstract要約: 本稿では,既存の住宅価格予測手法を要約し,混合深度ビジョンとテキスト特徴に基づく住宅価格予測手法を提案する。 不動産価格をよりよく把握するため、消費者は合理的に住宅を購入し、政府が政策を策定するための基準を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.716429755564821
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Since ancient times, what Chinese people have been pursuing is very simple, which is nothing more than "to live and work happily, to eat and dress comfortable". Today, more than 40 years after the reform and opening, people have basically solved the problem of food and clothing, and the urgent problem is housing. Nowadays, due to the storm of long-term rental apartment intermediary platforms such as eggshell, increasing the sense of insecurity of renters, as well as the urbanization in recent years and the scramble for people in major cities, this will make the future real estate market competition more intense. In order to better grasp the real estate price, let consumers buy a house reasonably, and provide a reference for the government to formulate policies, this paper summarizes the existing methods of house price prediction and proposes a house price prediction method based on mixed depth vision and text features.
• Abstract（参考訳）: 古代以来、中国人が追求してきたものは極めて単純であり、「幸せに暮らし、働くこと、食事と服装を楽しむこと」に過ぎなかった。 現在、改革と開館から40年以上経った今、人々は基本的に食品や衣服の問題を解決しており、緊急の問題は住宅である。 近年では、卵殻などの長期賃貸アパートの仲介プラットフォームが嵐となり、賃貸者の不安感が高まり、近年の都市化や大都市住民の混乱などにより、将来の不動産市場競争が激化する。 不動産価格をよりよく把握し、消費者が合理的に住宅を購入し、政策を定式化するための参考資料を提供するため、既存の住宅価格予測手法を要約し、混合深度ビジョンとテキスト特徴に基づく住宅価格予測手法を提案する。

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