数据用户-有助于预测社交媒体用户下的度假地-湖北天门新闻

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朱丹为口误道歉

(本欄目稿件來源:俄羅斯衛星通訊社整編:本報駐俄羅斯記者董映璧)

涅朱林娜稱,在選擇種類數據時,還與用戶的性格進行了比對,因為用戶發推文時的選詞主要取決於他們的個人價值觀。

人們每天在社交媒體上分享照片、鏈接、評論和位置,研究人員對開放來源的推特數據進行了分析。在機器學習和大數據分析方法的基礎上,可以預測用戶的下個目的地。

研究人員認為,通過收集社交媒體用戶的國籍、性別、用戶等參數,可以獲得更詳細的預測。下一階段是藉助機器學習方法系統,分析和構建模型。

俄羅斯國家研究型大學莫斯科鋼鐵冶金學院開發出一種數學模型,有助於預測社交媒體用戶下的度假地。研究人員認為,這有助於旅行社以及所有與旅游業相關的機構預測人們在休假期間的度假地需求。研究結果發表在《環境智能和人工計算雜誌》上。

研究人員之一、該學院信息商務系統研究所所長馬林娜·涅朱林娜介紹說:「我們不僅使用了開放的旅遊數據,還使用了遊客本身的個性數據。首先我們從數據中提取出所有關於位置信息的推文。在隨機抽取的5000名歐洲諸國(法國、德國、瑞典、西班牙、意大利、瑞士、波蘭、希臘和許多其他國家)推特用戶的個人主頁中,出現了大約80多萬條推文。在選擇數據時,訪問量最高的旅行種類是『美食』『夜總會』『火車站』『教堂』『海灘』。我們為每個種類準備了單獨的數據選擇。」

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