• Với kết quả trên thì người dùng sẽ dễ dàng so sánh độ tương quan giữa bất kỳ các BĐS với nhau dựa trên map K-SOM.
7.2 Xây dựng mơ hình giải thuật di truyền
7.2.1 Quá trình xây dựng và ứng dụng mơ hình giải thuật di truyền
Tơi đã tìm hiểu các mã nguồn đã có, từ đó chọn ra mã nguồn thích hợp để chỉnh sửa, phát triển thêm sao cho phù hợp với bài toán.
Chuyên gia đã gán nhãn cho chúng tơi huấn luyện mơ hình GA như sau: thơng qua giao diện chúng tôi đã chuẩn bị, chuyên gia chọn hai căn nhà (có đưa ra chi tiết các thơng tin nhà đó cho chuyên gia) và tiến hành gán nhãn giá trị về khoảng cách luận lý giữa hai căn nhà này.
Trong q trình nghiên cứu GA, tơi đã thử dùng nhiều công thức khoảng cách luận lý khác nhau. Khởi đầu bằng cách huấn luyện mơ hình bằng cơng thức cũ tơi sẽ đề cập bên dưới, sau đó đến các công thức mũ, bậc nhất, bậc hai, thêm các thuộc tính khác của căn nhà như đường, quận,... Cơng thức hiện tại chúng tôi đang sử dụng sẽ được đề cập bên dưới.
7.2.2 Công thức khoảng cách luận lý thứ nhất
Công thức khoảng cách luận lý thứ nhất mà chúng tôi đã đưa ra:
distance(n1,n2) = (β+α·epostreet(n1,n2))·(distancelatlong(n1,n2)) Các biến có ý nghĩa như sau:
• distance(n1,n2): là hàm khoảng cách luận lý (logic) để tính node nổi trội. • α,β: là hai tham số cho hàm này.
• postreet(n1,n2) =|pos(n1.position_street)−pos(n2.position_street)|: là độ chênh lệch giữa loại nhà (mặt tiền, hẻm,...).
• Hàm pos trả về 6 giá trịχivới i=1..6, cũng là 6 tham số cho GA
• distancelatlong(n1,n2): là khoảng cách tọa độ địa lý (kinh độ vĩ độ) của hai ngôi nhà đang xét này.
Tham số Giá trị α 1000 β 0 γ 1 χ1 1.0 χ2 1.2 χ3 0.55 χ4 0.44 χ5 0.66 χ6 0.5