株式会社ラクスパートナーズ / 機械学習エンジニア
awsによるデータ基盤と賃貸物件レコメンドシステムの構築
上記ワークフロー図の流れでデータ基盤とレコメンドシステムを構築した。 【EC2で実行する処理】 1. 新着物件の情報をSUUMOからスクレイピングする。 2. スクレピングしたデータをparquet化してs3へ送信する。 3. スクレピングしたデータを前処理する。 4. 前処理を施したデータを用いて賃料予測を実行する。 5. LINE Notifyを使って自分のアカウントに、モデルの予測賃料よりも低かったものを割安物件として通知する。 【外部データ】 - 公示価格 - 駅別乗降客数データ 【モデルの構築方法】 - cat_boost - 使用した代表的な特徴量 - 建物種別 - 地価公示 - 築年数 - stories_high - floor - 総戸数 - bed_rooms - L - S - DK - K - 専有面積 - 向き - 構造 - コンビニの数 - スーパーの数 - min_コンビニ_距離 - max_コンビニ_距離 - min_スーパー_距離 - max_スーパー_距離 - station_walk - 乗客数 - distance_from_shinjyuku - 予測対象 - 平米単価賃料