論文の概要: Identification of the Breach of Short-term Rental Regulations in Irish Rent Pressure Zones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16617v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 22:28:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 17:51:48.483443
• Title: Identification of the Breach of Short-term Rental Regulations in Irish Rent Pressure Zones
• Title（参考訳）: アイルランド家賃圧力区域における短期賃貸規制違反の特定
• Authors: Guowen Liu, Inmaculada Arnedillo-Sanchez, Zhenshuo Chen
• Abstract要約: 長期賃貸から短期賃貸への転換は、民間住宅の供給に打撃を与えた。 レント・プレッシャー・ゾーンにある短期賃貸物件を、潜在的に侵害の可能性があるかチェックするために、違反識別子を開発する。 ユーザは、できる限りの違反を通知される短期的なレンタルに懐疑的であるべきだ。
• 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: The housing crisis in Ireland has rapidly grown in recent years. To make a more significant profit, many landlords are no longer renting out their houses under long-term tenancies but under short-term tenancies. The shift from long-term to short-term rentals has harmed the supply of private housing rentals. Regulating rentals in Rent Pressure Zones with the highest and rising rents is becoming a tricky issue. In this paper, we develop a breach identifier to check short-term rentals located in Rent Pressure Zones with potential breaches only using publicly available data from Airbnb (an online marketplace focused on short-term home-stays). First, we use a Residual Neural Network to filter out outdoor landscape photos that negatively impact identifying whether an owner has multiple rentals in a Rent Pressure Zone. Second, a Siamese Neural Network is used to compare the similarity of indoor photos to determine if multiple rental posts correspond to the same residence. Next, we use the Haversine algorithm to locate short-term rentals within a circle centered on the coordinate of a permit. Short-term rentals with a permit will not be restricted. Finally, we improve the occupancy estimation model combined with sentiment analysis, which may provide higher accuracy. Because Airbnb does not disclose accurate house coordinates and occupancy data, it is impossible to verify the accuracy of our breach identifier. The accuracy of the occupancy estimator cannot be verified either. It only provides an estimate within a reasonable range. Users should be skeptical of short-term rentals that are flagged as possible breaches.
• Abstract（参考訳）: アイルランドの住宅危機は近年急速に拡大している。 より大きな利益を得るために、多くの地主は、長期の期間で家を借りるのではなく、短期の期間で家を借りている。 長期賃貸から短期賃貸への移行は、民間住宅の供給に打撃を与えた。 賃貸料の高騰と高騰による賃貸料の規制は厄介な問題となっている。 本稿では、airbnb(短期ホームステイを専門とするオンラインマーケットプレイス)の公開データのみを使用して、レンタルプレッシャーゾーンにある短期レンタルをチェックするための違反識別子を開発した。 まず、Residual Neural Networkを使って屋外の風景写真をフィルタリングし、オーナーがレント・プレッシャーゾーンに複数のレンタルを持っているかどうかを判断する。 次に、シームズニューラルネットワークを用いて屋内写真の類似性を比較し、複数のレンタルポストが同じ住居に対応するかどうかを判定する。 次に、habrsineアルゴリズムを用いて、許可の座標を中心にした円内の短期賃貸物件を探索する。 許可付き短期賃貸は制限されない。 最後に,感情分析と組み合わせた占有率推定モデルの改善を行い,精度の向上を図る。 Airbnbは正確な家の座標と占有データを明らかにしていないので、侵入識別子の正確さを検証することは不可能です。 占有率推定器の精度も確認できない。 それは妥当な範囲でのみ見積もりを提供する。 ユーザは、できる限りの違反を通知される短期的なレンタルに懐疑的であるべきだ。

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