論文の概要: MONOPOLY: Learning to Price Public Facilities for Revaluing Private Properties with Large-Scale Urban Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18085v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 06:44:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:47.229318
• Title: MONOPOLY: Learning to Price Public Facilities for Revaluing Private Properties with Large-Scale Urban Data
• Title（参考訳）: モノポリー:大規模都市データによる私有財産評価のための公共施設の価格設定を学ぶ
• Authors: Miao Fan, Jizhou Huang, An Zhuo, Ying Li, Ping Li, Haifeng Wang,
• Abstract要約: 公共施設の価格設定を学習し,私有財産の再評価のための分散的アプローチを提案する。 我々は,中国のいくつかの大都市圏の大規模都市データを用いて,広範囲にわたる実験を行った。 その結果,本手法は有意なマージンを持ついくつかの主流手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.17786634696134
• License:
• Abstract: The value assessment of private properties is an attractive but challenging task which is widely concerned by a majority of people around the world. A prolonged topic among us is ``\textit{how much is my house worth?}''. To answer this question, most experienced agencies would like to price a property given the factors of its attributes as well as the demographics and the public facilities around it. However, no one knows the exact prices of these factors, especially the values of public facilities which may help assess private properties. In this paper, we introduce our newly launched project ``Monopoly'' (named after a classic board game) in which we propose a distributed approach for revaluing private properties by learning to price public facilities (such as hospitals etc.) with the large-scale urban data we have accumulated via Baidu Maps. To be specific, our method organizes many points of interest (POIs) into an undirected weighted graph and formulates multiple factors including the virtual prices of surrounding public facilities as adaptive variables to parallelly estimate the housing prices we know. Then the prices of both public facilities and private properties can be iteratively updated according to the loss of prediction until convergence. We have conducted extensive experiments with the large-scale urban data of several metropolises in China. Results show that our approach outperforms several mainstream methods with significant margins. Further insights from more in-depth discussions demonstrate that the ``Monopoly'' is an innovative application in the interdisciplinary field of business intelligence and urban computing, and it will be beneficial to tens of millions of our users for investments and to the governments for urban planning as well as taxation.
• Abstract（参考訳）: 個人資産の価値評価は魅力的だが難しい課題であり、世界中の大多数の人々が懸念している。 私たちの間の長いトピックは ``\textit{ で、私の家はどれくらいの価値がありますか? と書いた。 この問題に答えるために、ほとんどの経験豊富な機関は、その属性の要素と、その周辺の人口動態や公共施設の要素から、資産を価格で売りたいと思っている。 しかし、これらの要因の正確な価格、特に私有財産の評価に役立つ公共施設の価値は、誰も知らない。 本稿では,本稿では,Baiduマップを通じて蓄積した大規模都市データを用いて,公共施設(病院など)の価格設定を学習することで,私有財産の再評価のための分散的アプローチを提案する,新たなプロジェクト「モノポリー」を紹介した。 そこで本手法では,多くの関心点(POI)を非方向性重み付きグラフに整理し,周辺公共施設の仮想価格を含む複数の要因を適応変数として定式化し,我々が知っている住宅価格を並列に推定する。 そして、収束までの予測の喪失に応じて、公共施設及び私有財産の価格を反復的に更新することができる。 我々は,中国のいくつかの大都市圏の大規模都市データを用いて,広範囲にわたる実験を行った。 その結果,本手法は有意なマージンを持ついくつかの主流手法よりも優れていることがわかった。 より深い議論からのさらなる洞察は、'Monopoly'はビジネスインテリジェンスと都市コンピューティングの分野における革新的な応用であり、数千万人のユーザにとって投資と都市計画のための政府にとって有益であることを示している。

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