俄罗斯国度研究型年夜学莫斯科钢铁冶金学院开辟出一种数学模子，有助于展望社交媒体用户下的度假地。研究职员以为，这有助于观光社和所有与旅游业相干的机构展望人们在休假时代的度假地需求。研究成果颁发在《情况智能和人工计较杂志》上。
人们天天在社交媒体上分享照片、链接、评论和位置，研究职员对开放来历的推特数据进行了阐发。在机械进修和年夜数据阐发方式的根本上，可以展望用户的下个目标地。
研究职员之1、该学院信息商务系统研究所所长马林娜·涅朱林娜先容说：“我们不但利用了开放的旅游数据，还利用了旅客自己的个性数据。起首我们从数据中提掏出所有关于位置信息的推文。在随机抽取的5000名欧洲诸国（法国、德国、瑞典、西班牙、意年夜利、瑞士、波兰、希腊和很多其它国度）推特用户的小我主页中，呈现了年夜约80多万条推文。在选择数据时，拜候量最高的观光种类是‘美食’‘夜总会’‘火车站’‘教堂’‘海滩’。我们为每一个种类筹办了零丁的数据选择。”
涅朱林娜称，在选择种类数据时，还与用户的性情进行了比对，由于用户发推文时的选词首要取决于他们的小我价值不雅。
研究职员以为，经由过程搜集社交媒体用户的国籍、性别、用户等参数，可以取得更具体的展望。下一阶段是借助机械进修方式系统，阐发和构建模子。
（本栏目稿件来历：俄罗斯卫星通信社 整编：本报驻俄罗斯记者董映璧）
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