Chuyên mục
Mới nhất
Đọc nhiều
Video
Ảnh
Thông tin doanh nghiệp
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
Nga lập mô hình toán học dự báo vị trí kỳ nghỉ sắp tới của người dùng mạng xã hội
BÌNH LUẬN
Chưa có bình luận nào cho bài viết này.
Viết Bình luận

Nga lập mô hình toán học dự báo vị trí kỳ nghỉ sắp tới của người dùng mạng xã hội

Thứ ba 05/11/2019 04:27 GMT + 7
Mô hình toán học mà các nhà khoa học Nga phát triển dựa trên phương pháp học máy (ML) và phân tích Dữ liệu lớn (Big Data) giúp dự báo vị trí kỳ nghỉ tiếp theo của người dùng mạng xã hội Twitter dựa trên các tweet với thẻ địa lý đính kèm rất hữu ích cho các doanh nghiệp du lịch.

Thuật toán của các nhà khoa học Nga giúp dự đoán nhu cầu về các khu nghỉ mát trong các kỳ nghỉ - Ảnh: Stockvault

Theo Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, các nhà khoa học ở Đại học khoa học và công nghệ quốc gia, Nga, đã phát triển một mô hình toán học có thể dự đoán vị trí kỳ nghỉ tiếp theo của một người, dựa trên các tweet hiện tại của anh ta trên Twitter. Thuật toán này có khả năng hữu ích cho các doanh nghiệp du lịch, vì giúp dự đoán nhu cầu về các khu nghỉ mát trong các kỳ nghỉ.

Mạng xã hội là một phần không thể thiếu trong cuộc sống của một số lượng lớn người: mỗi ngày họ xuất bản, chia sẻ ảnh và địa điểm và tham gia thảo luận. Các nhà khoa học Nga đã tìm ra cách dự đoán vị trí kỳ nghỉ tiếp theo của người dùng mạng xã hội Twitter dựa trên các tweet với định vị địa lý đính kèm.

Thuật toán dựa trên phương pháp học máy (ML) và phân tích Dữ liệu lớn (Big Data). Các nhà khoa học đã sử dụng không chỉ sử dụng dữ liệu mở về du lịch mà còn về tính cách của chính khách du lịch. Đầu tiên, họ trích xuất tất cả các tweet được gắn thẻ địa lý (tweet có thông tin vị trí) từ dữ liệu và phân loại.

Marina Nezhurina, giám đốc Viện hệ thống kinh doanh thông tin giải thích rằng các nhà khoa học đã sử dụng hơn 800.000 tweet đã được đăng từ một bộ ngẫu nhiên 5.000 hồ sơ người dùng từ các quốc gia châu Âu khác nhau (Pháp, Đức, Thụy Điển, Tây Ban Nha, Ý, Thụy Sĩ, Ba Lan, Hy Lạp và nhiều nước khác). Khi chọn dữ liệu, các danh mục được truy cập nhiều nhất trong các chuyến đi là Thực phẩm, Câu lạc bộ đêm, Nhà ga, Nhà thờ, Bãi biển. Đối với mỗi danh mục, các nhà khoa học đều lập một bộ dữ liệu riêng biệt. Khi chọn dữ liệu, các danh mục được so sánh với các đặc điểm tính cách của người dùng.

Để lập mô hình dự báo, phương pháp phân loại đồng bộ đã được sử dụng, kết hợp các kết quả của tất cả các phân loại cơ bản. Một phương pháp tương tự trước đây đã được thử nghiệm trong nghiên cứu đánh giá các dịch vụ trên tàu cao tốc ở Ấn Độ.

Theo các nhà khoa học, dự báo có thể được cụ thể hóa hơn nữa, muốn vậy, cần phải thu thập các thông số như quốc tịch, tuổi và giới tính của người dùng. Giai đoạn tiếp theo là phân tích và xây dựng các mô hình bằng cách sử dụng một nhóm các phương pháp học máy.

Vũ Trung Hương
Nguồn: motthegioi.vn
In bài viết
26 bạn đọc
Đánh giá tốt
Chuyên mục liên quan

Đọc nhiều

Nga ném bom FAB-500, loại bỏ trùm tình báo GRU ở Kharkov?

Nga ném bom FAB-500, loại bỏ trùm tình báo GRU ở Kharkov?
Nga: Mối liên hệ giữa Ukraine và vụ tấn công khủng bố ở Moscow 'được xác nhận'

Nga: Mối liên hệ giữa Ukraine và vụ tấn công khủng bố ở...
Lính tinh nhuệ NATO đã xuất hiện tại Ukraine

Lính tinh nhuệ NATO đã xuất hiện tại Ukraine
Iran sẵn sàng tấn công Israel bằng vũ khí chưa từng được sử dụng

Iran sẵn sàng tấn công Israel bằng vũ khí chưa từng được sử...
Ông Putin điện đàm với Tổng thống Iran, kêu gọi kiềm chế

Ông Putin điện đàm với Tổng thống Iran, kêu gọi kiềm chế
IDF xác nhận kế hoạch phản công Iran

IDF xác nhận kế hoạch phản công Iran
Mưa lớn làm sân bay quốc tế Dubai bị ngưng trệ, máy bay 'bì bõm lội' trong nước

Mưa lớn làm sân bay quốc tế Dubai bị ngưng trệ, máy bay 'bì...
Cựu chuyên gia CIA chỉ ra sự vô nghĩa của luật huy động ở Ukraine

Cựu chuyên gia CIA chỉ ra sự vô nghĩa của luật huy động ở...
Bấm để xem thêm
Khánh thành tượng đài Lê-nin ở trung tâm thành phố Vinh

Khánh thành tượng đài Lê-nin ở trung tâm thành phố Vinh

Mới cập nhật

Thông tin nước Nga

01

Từ lời từ chối định mệnh đến ''kỷ nguyên Putin''...
02

Những thay đổi lớn trong việc xin giấy phép cư...
03

Nga bổ sung loại thị thực du lịch mới cho công...
04

Tổng thống Nga Putin ra chỉ thị mới
05

Tu viện kỳ bí của nước Nga ở tỉnh Pskov
06

Nga khôi phục danh hiệu Bà mẹ Anh hùng
07

Nga không áp dụng các biện pháp chống dịch bệnh...
08

Ông Putin ký luật cấm cấp giấy phép phát triển...
09

Nga mở rộng đối tượng vay mua nhà ở với lãi suất...
10

VIDEO: Hội nghị: ''Vai trò của ngoại giao nhân...

QUẢNG CÁO BAONGA.COM

NABU EDUCATION - Đào tạo nhân lực ngành hàng không
''Dân Tộc Quán'' - Hành trình 20 năm xây dựng thương hiệu ẩm thực Việt tại Nga
Hàng Mỹ giá gốc, số điện thoại kinh doanh 0982 408 477 (Mr. Tú)
Tổng hợp các video nhạc không lời hay nghe thư giãn cuối tuần

THÔNG TIN DOANH NGHIỆP

Cộng đồng

Thời sự

Cuộc sống quanh ta

Thư viện media

Tin đọc nhiều

Khám phá nước Nga

X
Bình luận của bạn:

СМИ сетевое издание «Baonga.com» зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций. Регистрационный номер средства массовой информации Эл № ФС77-73891 от 29 октября 2018 г. Учредитель Ха Вьет Лонг, номер телефона: +7(905) 238 89 99. Главный редактор: Чан Тхи Тху Ха: Адрес электронной почты: info@baonga.com; Номер телефона: +7(960) 222 19 99. Настоящий ресурс содержит материалы 16+. Использование информации с данного веб-сайта возможно исключительно на следующих условиях: В конце текста необходимо указывать ссылку на сайт https://baonga.com. Текст должен копироваться в первоначальном виде. Не допускается удаление ссылки на данный веб-сайт из текстов материалов. Реклама: Rus +7(926) 282 29 86 (Viber, Whatsapp, Zalo); Вьетнам +84.979.137.386.