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アイテム
通行量センシングと機械学習に基づく飲食店用不動産賃料推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/177239
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/177239516f9ce8-4e49-429c-bcab-3728789d2a20
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-DICOMO2016136.pdf (1.9 MB)
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Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||||||
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| 公開日 | 2016-07-06 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | 通行量センシングと機械学習に基づく飲食店用不動産賃料推定 | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 立命館大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 行政情報システム研究所 | ||||||||||||||||||
| 著者名 |
荒川, 周造
× 荒川, 周造
× 諏訪, 博彦
× 小川, 祐樹
× 荒川, 豊
× 安本, 慶一
× 太田, 敏澄
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | 飲食店用不動産の賃料決定は，ベテラン営業マンが培った勘や経験からなる暗黙知を元になされており，他の営業マンに継承するための形式知化 （表出化） が課題となっている．そこで根拠に基づく賃料推定システムを構築するために，立地条件などの静的な情報に加え，店舗周辺の通行量などの動的情報を考慮したシステムを構築する．本稿では，機械学習を用いて賃料推定を行い，推定精度向上のための特徴量の検討を実施している．賃料推定に用いる機械学習手法にランダムフォレストを用いることで，従来の重回帰分析のものと比較し，内挿同士での精度の向上が確認された．また，3-fold 交差検証においても同等の精度で推定可能なことを確認している．加えて，既存の特徴量の影響度合いを，各特徴量を省いて推定した際の平均二乗誤差 （RMSE） に基づき評価を行った．その結果，精度低下を招いていた 「坪数」 の項目を抽出でき，この特徴量を削減することで精度を向上している．同時に，影響度が比較的低かった 「駅徒歩時間」 と 「階数」 の項目について，積を取ることで推定誤差を減少させている．さらには新たな特徴量として店舗の 「導入力」 を追加し，精度向上が確認された． | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2016論文集 巻 2016, p. 954-960, 発行日 2016-07-06 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||||
