적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 거주지에 연관되는 평가 점수를 계산하기 위한 방법으로서,제 1 거주지와 관련된 적어도 하나의 사용자가 사용자 단말을 통해 상기 제 1 거주지를 평가한 거주 후기 데이터를 수집하는 단계 - 상기 거주 후기 데이터는 복수개의 제 1 항목을 포함함 - ;상기 거주 후기 데이터에 기초하여, 상기 제 1 거주지의 거주 후기 점수를 결정하는 단계;상기 제 1 거주지와 관련된 공공 데이터를 수집하는 단계 - 상기 공공 데이터는 상기 복수개의 제 1 항목과 적어도 일부가 동일한 복수개의 제 2 항목을 포함함 - ;상기 공공 데이터에 기초하여, 상기 제 1 거주지의 공공 데이터 점수를 결정하는 단계; 및상기 거주 후기 점수 및 상기 공공 데이터 점수에 기초하여 상기 제 1 거주지에 대한 제 1 평가 점수를 결정하는 단계;를 포함하고,상기 거주 후기 데이터에 기초하여, 상기 제 1 거주지의 거주 후기 점수를 결정하는 단계는,상기 복수개의 제 1 항목 각각에 대해 상기 사용자가 작성한 적어도 하나의 장점 키워드 또는 적어도 하나의 단점 키워드가 존재하는지 여부를 결정하는 단계;상기 적어도 하나의 장점 키워드 또는 상기 적어도 하나의 단점 키워드가 존재하는 경우, 상기 적어도 하나의 장점 키워드 또는 상기 적어도 하나의 단점 키워드에 기초하여 항목별 제 1 점수를 결정하는 단계;상기 복수개의 제 1 항목 각각에 대해 상기 사용자가 리커드 척도(Likert scale)를 이용하여 생성된 설문을 통해 입력한 제 2 평가 점수가 존재하는지 여부를 결정하는 단계;상기 제 2 평가 점수가 존재하는 경우, 상기 제 2 평가 점수에 기초하여 항목별 제 2 점수를 결정하는 단계;상기 복수개의 제 1 항목 각각에 대한 제 1 점수 및 제 2 점수에 가중치 - 상기 제 1 점수에 대한 비중은 제 2 점수에 대한 비중보다 높게 설정됨 - 를 부여하는 단계; 및상기 제 1 점수 및 상기 제 2 점수에 기초하여 상기 복수개의 제 1 항목 각각에 대한 상기 거주 후기 점수를 결정하는 단계;를 포함하고,상기 제 1 평가 점수는,상기 복수개의 제 1 항목 각각에 대한 거주 후기 점수 및 상기 복수개의 제 2 항목 각각에 대한 공공 데이터 점수 각각을 입력값으로 하는 신경망 모델을 통해 결정되고,상기 신경망 모델은,복수개의 제 1 항목 각각에 대한 거주 후기 점수 및 복수개의 제 2 항목 각각에 대한 공공 데이터 점수 각각에 가중치를 부여하는 가중치 블록; 및복수개의 제 1 항목 각각에 대한 가중치가 부여된 거주 후기 점수 및 복수개의 제 2 항목 각각에 대한 가중치가 부여된 공공 데이터 점수에 대해 활성 함수를 통해 연산을 수행하는 활성화 블록을 포함하는 퍼셉트론(perceptron) 모델로 구현되는거주지에 연관되는 평가 점수를 계산하기 위한 방법.