論文の概要: Improving Real Estate Appraisal with POI Integration and Areal Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11812v1
- Date: Mon, 20 Nov 2023 14:48:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 18:25:31.709743
- Title: Improving Real Estate Appraisal with POI Integration and Areal Embedding
- Title(参考訳): POI統合とAreal Embeddingによる不動産評価の改善
- Authors: Sumin Han, Youngjun Park, Sonia Sabir, Jisun An, Dongman Lee
- Abstract要約: 本研究は、不動産評価手法における2つの重要な課題に焦点を当てる。
まず,POI(Points of Interest)が資産価値に与える影響について検討する。
次に,道路ネットワークを基盤としたAreal Embeddingを統合し,不動産評価のための空間的理解を強化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.977678192707268
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite advancements in real estate appraisal methods, this study primarily
focuses on two pivotal challenges. Firstly, we explore the often-underestimated
impact of Points of Interest (POI) on property values, emphasizing the
necessity for a comprehensive, data-driven approach to feature selection.
Secondly, we integrate road-network-based Areal Embedding to enhance spatial
understanding for real estate appraisal. We first propose a revised method for
POI feature extraction, and discuss the impact of each POI for house price
appraisal. Then we present the Areal embedding-enabled Masked Multihead
Attention-based Spatial Interpolation for House Price Prediction (AMMASI)
model, an improvement upon the existing ASI model, which leverages masked
multi-head attention on geographic neighbor houses and similar-featured houses.
Our model outperforms current baselines and also offers promising avenues for
future optimization in real estate appraisal methodologies.
- Abstract(参考訳): 不動産評価手法の進歩にもかかわらず,本研究は主に2つの重要な課題に焦点を当てた。
まず,POI(Points of Interest)がプロパティ値に与える影響について検討し,機能選択に対する包括的データ駆動アプローチの必要性を強調した。
次に,不動産評価のための空間理解を強化するために,道路ネットワークに基づくアレル埋め込みを統合する。
まず,POI特徴抽出の改訂手法を提案し,住宅価格評価における各POIの影響について検討する。
次に,Areal Embedding- able Masked Multihead Attention-based Spatial Interpolation for House Price Prediction (AMMASI)モデル,および既存のASIモデルの改良について述べる。
当社のモデルは,現在のベースラインを上回り,不動産評価手法の今後の最適化に期待できる道筋を提供する。
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