俄羅斯國家研究型大學莫斯科鋼鐵冶金學院開發(fā)出一種數(shù)學模型，有助于預測社交媒體用戶下的度假地。研究人員認為，這有助于旅行社以及所有與旅游業(yè)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(fā)表在《環(huán)境智能和人工計算雜志》上。
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(shù)據(jù)進行了分析。在機器學習和大數(shù)據(jù)分析方法的基礎上，可以預測用戶的下個目的地。
研究人員之一、該學院信息商務系統(tǒng)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游數(shù)據(jù)，還使用了游客本身的個性數(shù)據(jù)。首先我們從數(shù)據(jù)中提取出所有關于位置信息的推文。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(xiàn)了大約80多萬條推文。在選擇數(shù)據(jù)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?yōu)槊總€種類準備了單獨的數(shù)據(jù)選擇。”
涅朱林娜稱，在選擇種類數(shù)據(jù)時，還與用戶的性格進行了比對，因為用戶發(fā)推文時的選詞主要取決于他們的個人價值觀。
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(shù)，可以獲得更詳細的預測。下一階段是借助機器學習方法系統(tǒng)，分析和構建模型。(記者 董映璧)
關鍵詞： 數(shù)學模型
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