EK
15 дней - столько в среднем люди проводят в отпуске. Именно так определялось, что данные от туриста. Если ряд данных дольше, то это скорее всего местный житель
Size: a a a
2019 May 18
EK
В инстаграмме более млрд пользователей, и при этом очень многие сопровождают фото геотегом
ES
Около 20-30% (вроде), тогда как в твиттере - не более 5%
EK
EK
Сравнение с Facebook и Foursquare
EK
Важнейший этап, как всегда, это фильтрация данных. На фото выше сравнение популярности места в Visit Petersburg, TripAdvisor и Instagram
EK
И снова на подиуме Google Places. Он использовался для агрегирования по адресам, координатам и названиям. В итоге получили 4434 уникальных места для городской местности
EK
"А то отметят что-нибудь в Купчино, а такие данные не должны попасть в анализ туристических")
EK
На фото выше оценка привлекательности локаций - формула с коэффициентами популярности от разных платформ
EK
EK
Ещё немного формул для оценки привлекательности локаций
EK
Пример, агрегируя веса привлекательности и расстояния, делаем правильный выбор.
ES
Весовой коэффициент у Мариинки выше, но Русский музей ближе, поэтому будет выбрана эта точка на пути межу Эрмитажем и Этажами
EK
В итоге генерируются маршруты на нужное время с посещением пропорционального количество объектов, с учётом привлекательности и оптимальности
EK
Хорошая проверка - предложили людям сгенерированные маршруты вперемешку с готовыми экспертными. И больше выбирали автоматические маршруты!