基于元迁移学习的时间图网络在跨城市房地产评估中的应用
发表于: 。本研究解决了在数据稀缺的小城市进行房地产评估的挑战,通过提出“元迁移学习增强的时间图网络”(MetaTransfer)来实现跨城市知识转移。该方法通过建模房地产交易为时间异构图,并设计算法来优化城市内的知识分享和任务特定参数生成,显著提高了评估性能。
本研究解决了在数据稀缺的小城市进行房地产评估的挑战,通过提出“元迁移学习增强的时间图网络”(MetaTransfer)来实现跨城市知识转移。该方法通过建模房地产交易为时间异构图,并设计算法来优化城市内的知识分享和任务特定参数生成,显著提高了评估性能。