MONOPOLY：基于大规模城市数据的公共设施定价学习方法用于重新评估私有财产

私有财产价值评估是广大世界多数人关注的热门但具有挑战性的议题。其中一个持续存在的议题是“\textit{我家到底值多少钱？}”。为回答此问，大多数经验丰富的机构会根据财产属性及其周边人口统计和公共设施因素进行定价。然而，人们并不了解这些因素的确切价格，尤其是可能有助于评估私有财产价值的公共设施价值。本文介绍我们新近启动的项目“\textit{Monopoly}”（得名于经典棋盘游戏），其中提出了一种分布式方法，通过学习利用百度地图累积的大规模城市数据对公共设施（如医院等）进行定价，以实现私有财产的重新评估。具体而言，我们的方法将许多兴趣点(POI)组织成无向加权图，并将包括周边公共设施虚拟价格在内的多种因素作为自适应变量，平行估算我们所知的房屋价格。随后，根据预测误差直至收敛，公共设施价格与私有财产价格会迭代更新。我们使用中国多个大城市的大规模城市数据开展了大量实验。结果表明，该方法在显著幅度上优于几种主流方法。进一步的深入讨论表明，“\textit{Monopoly}”是商业智能和城市计算等跨学科领域的创新应用，将为数百万用户在投资方面以及政府在城市规划和税收方面带来便利。