Với trung bình độ chênh lệch giữa cơng thức đã dùng GA và chuyên gia đã label chỉ là 1.0 nên kết quả chấp nhận được.
Khi dùng KSOM sau khi đã học các hệ số trên từ GA cho kết quả: với map KSOM 100x100 thì 7000 BDS phân bố đều vào 2756 clusters (thay vì lệch vào duy nhất 1 cluster).
Với kết quả trên thì người dùng sẽ dễ dàng so sánh độ tương quan giữa bất kỳ các BDS với nhau dựa trên map KSOM.
Hình dưới đây là các điểm BDS với màu dựa trên các cluster trên KSOM (màu từ đỏ sang xanh lá):
Hình 6.7:Kết quả chạy GA cho cơng thức khoảng cách
6.2.5 Hàm cập nhật giá6.2.5.1 Ý tưởng cập nhật giá 6.2.5.1 Ý tưởng cập nhật giá
• Các điểm BĐS sẽ được ánh xạ qua bản đồ K-SOM 100 x 100.
• Với mỗi điểm BĐS trên map K-SOM, ta định nghĩa một thơng số "deep" tại điểm đó như sau:
– Tại ngay điểm này có deep = 0.
– 8 điểm thuộc các ô xung quanh ô chứa điểm này trong bản đồ K-SOM có deep = 1.
– Tương tự vịng bên ngồi tiếp theo sẽ có 16 điểm, ứng với deep = 2... • Nếu người dùng cập nhật giá tại 1 điểm BĐS:
– Điểm này sẽ ánh xạ qua map KSOM để tìm nó ở vị trí nào trên map KSOM.
– Cluster (là 1 điểm trên map KSOM, có thể gồm nhiều BĐS) chứa BĐS đang xét này sẽ có deep bằng 0.
– Vậy ứng với mỗi deep tiếp theo sẽ có một hoặc nhiều BĐS hoặc khơng có BĐS nào. • Dựa vào thơng số "deep", ta có thể thấy deep càng nhỏ thì độ tương quan giữa 2 BĐS càng lớn. Hay có thể nói, ta sẽ dùng cơng thức cập nhật giá với ý tưởng deep càng lớn (càng xa, ít ảnh hưởng) thì cập nhật giá càng ít.
6.2.5.2 Hàm cập nhật giá
• Cập nhật giá dựa vào deep và tỉ lệ thay đổi giá của căn nhà gốc được cập nhật. • Tỉ lệ thay đổi giá của căn nhà gốc:
– ratio = 1 - giá cập nhật / giá cũ
– Giá hiện tại của BĐS gốc là 100. Giá được người dùng cập nhật là 150. Vậy ratio = +0.5.
– Giá hiện tại của BĐS gốc là 100. Giá được người dùng cập nhật là 50. Vậy ratio = -0.5.
• Cơng thức cập nhật giá:
new price = old price ∗
1+ ratio 1.1deep
(6.2)
– ratio: là giá trị cố định cho bất kỳ điểm BĐS nào, được tính bên trên.
– deep: lấy BĐS được người dùng cập nhật làm gốc (deep = 0), mỗi BĐS sẽ có deep giống hoặc khác nhau.
– Số 1.1: Là một magic number được ước lượng, u cầu là > 1. • Lấy ví dụ cho cơng thức trên:
– Giá BĐS cũ: 100, giá BĐS mới khi được người dùng cập nhật: 150.
– ratio = 1 - 150/100 = +0.5
– Với căn BĐS này, ta mapping qua map KSOM để lấy cluster trong map KSOM này là điểm gốc (deep = 0).
– Với tất cả BĐS có deep = 0, ta cập nhật giá:
new price = old price ∗1+ ratio 1.1deep = old price ∗1++0.5 1.1 = old price ∗1.5 (6.3)
– Vậy tất cả các BĐS có deep = 0 sẽ được cập nhật gấp 1.5 lần so với giá cũ.
– Với tất cả các BĐS có deep = 1 sẽ được cập nhật gấp 1.45 lần so với giá cũ dựa theo công thức trên.
1+ 0.5
1.11 ≈1.45 (6.4)
– Với tất cả các BĐS có deep = 2 sẽ được cập nhật gấp 1.41 lần so với giá cũ dựa theo công thức trên.
1+ 0.5
1.12 ≈1.41 (6.5)
• Ngồi ra, khi deep quá lớn (lớn hơn 50), hoặc khoảng cách địa lý xa quá 5km, các BĐS sẽ không được cập nhật giá.