ИТ / Новости
сервисы технологии
29.10.2019

Соцсети сделают прогноз геолокации человека

Ученые НИТУ «МИСиС» нашли способ определять следующее местоположение пользователей Twitter на основании текущих публикациях на интернет-площадке.

Алгоритм основан на методах машинного обучения (ML) и анализе больших данных (Big Data).

Математическая модель будет полезна представителям туристического бизнеса, так как позволит предсказывать востребованность курортов в отпускной период, полагают в пресс-службе университета. 

Ученые использовали не только открытые данные о путешествиях, но и сведения о личностях самих туристов. Они извлекали из этой информации твиты, указывающие на местоположение, и категоризировали их. 

Из случайного набора 5 тыс. профилей пользователей разных европейских стран в работе оказалось более 800 тыс. твитов. Среди наиболее популярных категорий в поездках стали: «Еда», «Ночные клубы», «Вокзалы», «Церкви», «Морские пляжи». 

По словам ученых, прогноз можно конкретизировать: для этого требуется собрать такие параметры, как гражданство, возраст и пол пользователей. Следующий этап работы – анализ и построение моделей с помощью ансамбля методов машинного обучения.

Статья о разработке опубликована в журнале Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing.

Фото: lori.ru 

Еще по теме

Почему рынок коммерческих дата-центров нуждается в регулировании

Что ждет начинающего тестировщика в 2024 году

Как найти перспективные зарубежные рынки для российских решений

Какие угрозы несет интернет тел человечеству

Успеют ли банки заменить импортный софт и оборудование до 2025 года

Зачем компании вкладывают деньги в ИТ-состязания?

Импортозамещение и внутренняя разработка ПО в страховании

Почему рынок информационных технологий РФ возвращается к классической дистрибуции

Что сделано и не сделано в цифровизации России за 2023 год

Как заботу о вычислениях переложить на вендоров и почему не все к этому готовы

Когда российский бизнес начнет замещать импортное ИТ-оборудование

Чего добились за два года активного импортозамещения ПО

Как искусственный интеллект меняет банковскую систему РФ

Как проходит цифровая трансформация отечественного госсектора

Процесс замены иностранного софта близится к завершению – и это вызов