主要透過 GNN (Graph Neural Network) 預測全臺房屋價格，建置高準確度的 AVM (Automated Valuation Model) 模型，房屋類型包括公寓、大樓、透天厝。

同時，考慮到上線後的實際需求，我們也嘗試使用 Self-supervised Learning (自監督式學習) 的方法，在不降低模型準確度的前提下，減少模型的 inference time。