高效租户驱逐 outreach 的主动地理空间搜索

租户驱逐威胁住房稳定性，是许多城市的主要关注焦点。一个开放问题是数据驱动方法是否提高了针对高危租户的 outreach 项目，这些项目旨在缓解其被驱逐的风险。我们提出了一种 novel 主动地理空间搜索（AGS）建模框架以解决此问题。AGS将物业信息整合到搜索策略中，以识别一系列租赁单元进行勘查，以确定其驱逐风险并在必要时提供支持。我们提出了一种分层强化学习方法来学习AGS的搜索策略，该方法可扩展到包含数千个地块的大城市地区，在探索与开发之间进行权衡，并考虑旅行成本和预算约束。关键的是，搜索策略会针对新发现的驱逐信息进行在线适应。使用大城市地区的驱逐数据进行评估显示，所提出的框架和算法方法在顺序识别驱逐案例方面显著优于基线方法。