新数学模型可预测游客度假地

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  俄罗斯国家研究型大学莫斯科钢铁冶金学院开发出许多数学模型,促进预测社交媒体用户下的度假地。研究人员认为,这促进旅行社以及所有与旅游业相关的机构预测我们我们都 在休假期间的度假地需求。研究结果发表在《环境智能和人工计算杂志》上。

  我们我们都 每天在社交媒体上分享照片、链接、评论和位置,研究人员对开放来源的推特数据进行了分析。在机器学习和大数据分析方式的基础上,还要能 预测用户的下个目的地。

  研究人员之一、该学院信息商务系统研究所所长马林娜·涅朱林娜介绍说:“我们我们都 不仅使用了开放的旅游数据,还使用了游客许多的个性数据。首先我们我们都 从数据中提取出所有关于位置信息的推文。在随机抽取的60 00名欧洲诸国(法国、德国、瑞典、西班牙、意大利、瑞士、波兰、希腊和许多许多国家)推特用户的另一方主页中,出显了大慨60 多万条推文。在确定数据时,访问量最高的旅行种类是‘美食’‘夜总会’‘火车站’‘教堂’‘海滩’。我们我们都 为每个种类准备了单独的数据确定。”

  涅朱林娜称,在确定种类数据时,还与用户的性格进行了比对,已经用户发推文时的选词主要取决于我们我们都 的另一方价值观。

  研究人员认为,通过分类分类整理社交媒体用户的国籍、性别、用户等参数,还要能 获得更删剪的预测。下一阶段是借助机器学习方式系统,分析和构建模型。(记者 董映璧)

[ 责编:赵宇豪 ]

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