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real estate appraisal
搜索结果 - 5
融合 POI 和面域嵌入改善房地产评估
本研究主要关注两个关键挑战：一是探索被低估的兴趣点对房地产价值的影响，强调了数据驱动的特征选择方法的必要性；二是整合基于道路网络的面积嵌入以增强房地产评估的空间理解。我们提出了一种改进的兴趣点特征提取方法，并讨论了每个兴趣点对于房价评估的影
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8 months ago
DoRA: 基于领域的自监督学习框架用于低资源房地产评估
通过使用自监督学习和领域知识，我们提出了一个用于低资源房地产估价的 DoRA 框架，能够在少样本情景下明显优于表格数据的自监督和基于图的方法，为新建和有限记录的财务从业人员提供了有用的通用模型。
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10 months ago
ST-RAP：房地产评估的时空框架
ST-RAP 是一种新颖的用于房地产评估的时空框架，通过采用分层结构和异构图神经网络同时捕捉时间动态和空间关系，在大规模房地产数据集上的综合实验证明了 ST-RAP 相较于先前方法的显著优势，展示了在房地产评估中整合空间和时间方面的重要性。
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a year ago
KDD
MugRep：面向房地产估价的多任务分层图表示学习框架
该研究提出了一种基于多任务层次图表示学习（MugRep）的房地产精确估价框架，通过获取和集成多源城市数据，构建一个丰富的特征集，包括地理分布、人类流动分布和居民人口统计分布，并提出了一种异步时空依赖性的房地产交易图和相关事件图卷积模块，以及
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3 years ago
基于图像的房地产鉴定
使用循环神经网络和最先进的视觉特征来预测房地产价格，结果表明我们的模型在平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）方面均优于其他现有算法。
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8 years ago
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