Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Real Estate Appraisal with POI Integration and Areal Embedding

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。

関連論文リスト

From Predictive Importance to Causality: Which Machine Learning Model Reflects Reality? [0.0]
SHAPに基づく特徴量と因果的特徴量との間には,中程度のスピアマンランク相関が0.48であることがわかった。この研究は、予測力と不動産評価の因果的な洞察を組み合わせた統合的なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-01T22:37:47Z)
Boosting House Price Estimations with Multi-Head Gated Attention [6.35565749560338]
空間キャプチャのためのマルチヘッドゲーテッドアテンションと呼ばれる新しい手法を開発した。我々のモデルはデータの次元を小さくする埋め込みを生成する。その結果,住宅価格予測の精度は有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-13T04:12:03Z)
A Bayesian Approach to Robust Inverse Reinforcement Learning [54.24816623644148]
我々は、オフラインモデルに基づく逆強化学習(IRL)に対するベイズ的アプローチを考える。提案フレームワークは,専門家の報酬関数と環境力学の主観的モデルとを同時推定することにより,既存のオフラインモデルベースIRLアプローチとは異なる。本分析は, 専門家が環境の高精度なモデルを持つと考えられる場合, 評価政策が堅牢な性能を示すという新たな知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:37:09Z)
Open-Set Domain Adaptation with Visual-Language Foundation Models [51.49854335102149]
非教師なしドメイン適応(UDA)は、ソースドメインからラベルのないデータを持つターゲットドメインへの知識の転送に非常に効果的であることが証明されている。オープンセットドメイン適応(ODA)は、トレーニングフェーズ中にこれらのクラスを識別する潜在的なソリューションとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-30T11:38:46Z)
Consensus-Adaptive RANSAC [104.87576373187426]
本稿では,パラメータ空間の探索を学習する新しいRANSACフレームワークを提案する。注意機構は、ポイント・ツー・モデル残差のバッチで動作し、軽量のワンステップ・トランスフォーマーで見いだされたコンセンサスを考慮するために、ポイント・ツー・モデル推定状態を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-26T08:25:46Z)
HireVAE: An Online and Adaptive Factor Model Based on Hierarchical and Regime-Switch VAE [113.47287249524008]
オンラインで適応的な環境で株価予測を行うファクターモデルを構築することは、依然としてオープンな疑問である。本稿では,オンラインおよび適応型要素モデルであるHireVAEを,市場状況とストックワイド潜在要因の関係を埋め込んだ階層型潜在空間として提案する。 4つの一般的な実市場ベンチマークにおいて、提案されたHireVAEは、以前の手法よりもアクティブリターンの点で優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-05T12:58:13Z)
Fine-Grained Property Value Assessment using Probabilistic Disaggregation [14.618878494135226]
リモートセンシング画像から画素レベルの特性値の分布を推定する手法を提案する。本研究では,大都市における実世界のデータセットについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-31T23:40:47Z)
Look Around! A Neighbor Relation Graph Learning Framework for Real Estate Appraisal [6.14249607864916]
本稿では,不動産評価のための新しい近隣関係グラフ学習フレームワーク(ReGram)を提案する。 ReGramは、アテンションメカニズムにより、ターゲットトランザクションと周辺地域の関係を組み込む。さまざまなシナリオによる実世界のデータセットの実験では、ReGramが最先端の手法をしっかりと上回っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-23T08:20:19Z)
The Open-World Lottery Ticket Hypothesis for OOD Intent Classification [68.93357975024773]
我々はOODに対するモデル過信の根本的な原因を明かした。 Lottery Ticket仮説も,オープンワールドシナリオに拡張しています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-13T14:58:35Z)
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)
Boosting House Price Predictions using Geo-Spatial Network Embedding [16.877628778633905]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-01T06:17:21Z)

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。