通过 POI 集成与面域嵌入改进房地产估价
人工智能
2023-11-21 v1
摘要
尽管房地产估价方法已有进展，本研究主要关注两个关键挑战。首先，我们探究常被低估的兴趣点（POI）对房产价值的影响，强调采用全面的数据驱动特征选择方法的必要性。其次，我们集成基于路网的面域嵌入（Areal Embedding）以增强房地产估价的空间理解。我们首先提出一种改进的 POI 特征提取方法，并讨论各 POI 对房价估价的影响。随后我们提出启用面域嵌入的基于掩码多头注意力的房价预测空间插值（AMMASI）模型，该模型是对现有 ASI 模型的改进，利用对地理邻近房屋与相似特征房屋的掩码多头注意力。我们的模型优于当前基线，并为房地产估价方法的未来优化提供了有前景的途径。
引用
@article{arxiv.2311.11812,
title = {Improving Real Estate Appraisal with POI Integration and Areal Embedding},
author = {Sumin Han and Youngjun Park and Sonia Sabir and Jisun An and Dongman Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.11812},
year = {2023}
}