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Users’ Preference Prediction of Real Estate PropertiesBased on Floor Plan Analysis
本研究の目的は、イエティーに公開されている物件を用いて、ユーザーの趣味・嗜好を考慮した物件を提示するレコメンドエンジンを開発すること。 レコメンドエンジンはコンテンツベースフィルタリングとMLP(Multi-Layer Perceptron)(Fig 2)を組み合わせた予測システム(Fig 3)を提案している。 間取り図を使うことによるメリットの1つは、同じ間取り規格と部屋数であっも、 例えば、「幼い子供が親の許可なく外に出られないように、玄関と子供部屋が直結していない
Take a Look Around: Using Street View and Satellite Imagesto Estimate House Prices
Fig6 とFig7の予測精度比較した研究。 Fig7は画像をスカラーに圧縮したのちに、他の物件属性と組み合わせて線形回帰に与えているから、価格に影響を与える間取り図の特徴を解釈することができると筆者は主張している。 related work 不動産価格の推定には、ヘドニック・アプローチは使いやすさと解釈のしやすさがあるが、このようなOLSモデルは有意な誤判定と誤仕様化エラーを発生させる。 そのため、多層のパーセプトロンを用いた価格予測が用いられることがあるが、これは使