論文の概要: Scalable Property Valuation Models via Graph-based Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06553v1
• Date: Fri, 10 May 2024 15:54:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 15:28:24.847156
• Title: Scalable Property Valuation Models via Graph-based Deep Learning
• Title（参考訳）: グラフベースディープラーニングによるスケーラブルな特性評価モデル
• Authors: Enrique Riveros, Carla Vairetti, Christian Wegmann, Santiago Truffa, Sebastián Maldonado,
• Abstract要約: 類似した特徴を持つ近隣住宅の配列を効果的に同定する2つの新しいグラフニューラルネットワークモデルを開発した。 本研究では, グラフニューラルネットワークを用いて住宅価格予測を行うことにより, 住宅価格予測の精度を著しく向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.172964916120902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper aims to enrich the capabilities of existing deep learning-based automated valuation models through an efficient graph representation of peer dependencies, thus capturing intricate spatial relationships. In particular, we develop two novel graph neural network models that effectively identify sequences of neighboring houses with similar features, employing different message passing algorithms. The first strategy consider standard spatial graph convolutions, while the second one utilizes transformer graph convolutions. This approach confers scalability to the modeling process. The experimental evaluation is conducted using a proprietary dataset comprising approximately 200,000 houses located in Santiago, Chile. We show that employing tailored graph neural networks significantly improves the accuracy of house price prediction, especially when utilizing transformer convolutional message passing layers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ピア依存のグラフ表現により、既存の深層学習に基づく自動評価モデルの能力を強化し、複雑な空間関係を捉えることを目的とする。 特に、2つの新しいグラフニューラルネットワークモデルを開発し、異なるメッセージパッシングアルゴリズムを用いて、類似した特徴を持つ近隣住宅のシーケンスを効果的に識別する。 第1の戦略は標準空間グラフの畳み込みを考慮し、第2の戦略は変圧器グラフの畳み込みを利用する。 このアプローチは、モデリングプロセスにスケーラビリティを反映します。 実験はチリのサンティアゴに約20万戸の住宅からなる独自のデータセットを用いて行った。 提案手法は,特にトランスフォーマーの畳み込み型メッセージパッシング層を利用する場合の住宅価格予測の精度を著しく向上することを示す。

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