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RE-GrievanceAssist: 通过机器学习提升客户体验的投诉管理
最近几年，数字平台公司在应对广泛消费者采用的情况下，在管理客户投诉方面面临着越来越多的挑战。本文介绍了一种名为 RE-GrievanceAssist 的端到端流程，专门用于房地产客户投诉管理。该流程由三个关键组成部分组成：i) 使用 TF-
PDF2 months ago
利用图像作为协变量：用深度学习测量路边吸引力
该研究介绍了一种创新的方法，将图像数据集成到传统计量模型中，通过深度学习将图像中包含的信息作为协变量，用于预测房地产销售价格，通过图像编码和分割的方式提高了预测准确性。
PDF3 months ago
最佳房价预测算法：XGBoost
房屋价格的准确预测是包括房地产和抵押贷款在内各个行业的基本要求。本研究通过运用各种机器学习技术来解决房价预测问题，并使用爱荷华州艾姆斯市的房屋数据集比较了支持向量回归器、随机森林回归器、XGBoost、多层感知器和多元线性回归算法。最终确定
PDF5 months ago
使用概率分解进行细粒度财产价值评估
本研究提出了一种从遥感图像中估计像素级物业价值分布的方法，并在实际数据集上进行了评估，结果显示该方法可以显著提高物业价值的精细估计水平。
PDFa year ago
使用航空或卫星图像估算泰国资产价值
研究提出了一种基于相似度的资产估值模型，利用预先训练的 EfficientNet 神经网络结合深度学习和基于树的模型来评估地块相似性，从而提高泰国国内房地产估价方法的准确性和可靠性。
PDFa year ago
使用多种视觉模态预测房地产属性（包含缺失数据）
研究通过视觉数据，特别是室内和室外照片，预测高级房地产属性的潜力，并设计了三个模型进行评估和不同融合策略的处理。
PDF2 years ago
AAAI基于卫星图像的房地产评估的多视角学习策略比较
本文介绍了关于多视图学习方法在房地产评估方面的应用，同时针对多核学习、多视图串联和多视图神经网络三种方法进行实证研究，并得出多视图神经网络预测性能最好，但是也存在不透明的 “黑匣子” 模型的缺点，因此建议使用混合多视图神经网络或 Boost
PDF3 years ago
用于联合分割和解析的注意力神经架构及其在房地产广告中的应用
本文提出了一种新的神经联合模型，该模型能够同时处理文本分割和依存句法分析任务，用于将房地产广告转换成构建房产树的结构化描述。作者进行了广泛的实验研究，表明该模型相较于现有技术有更好的表现。
PDF7 years ago
基于视觉的房地产价格估算
本研究使用深度卷积神经网络对一大量室内外照片进行分析，以评价房屋的外观对市场价值的影响，并基于照片和房屋特征开发出自动估价方法，结果表明本方法优于 Zillow 对房屋价格的估计。
PDF7 years ago
RGB-D 扫描仪的精细至粗糙全局配准
本文提出了一种 ' 粗到精 ' 的全局配准算法，通过利用较小尺度上的健壮配准来引导较大尺度上的新对应和结构约束，解决手持相机的 RGB-D 图像长视频序列全局一致 3D 模型重建的问题，并基于 SUN3D 数据集中的 25 个场景提供了规模
PDF8 years ago