俄學者瞭解如何根據社交網站數據預測遊客度假地

人們每天在社交媒體上分享照片、鏈接、評論和位置。學者們進行了研究：在機器學習方法(ML) 和大數據（Big Data）分析方法的基礎上，預測用戶的下個目的地。這裡的大數據取自開放來源的推特數據。

研究者之一、莫斯科鋼鐵冶金學院信息商務系統研究所所長馬林娜·涅朱林娜評論說：“我們不僅使用了開放的旅遊數據，還使用了遊客本身個性的數據。首先我們從數據中提取出所有關於位置信息的推文。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、希臘和許多其它國家）推特用戶的個人主頁（Profile）中，出現了大約80多萬條推文。在選擇數據時，訪問量最高的旅行種類是‘美食’、‘夜總會’、‘火車站’、‘教堂’、‘海灘’。我們為每個種類準備了單獨的數據選擇。”

涅朱林娜透露，在選擇種類數據時，還與用戶的性格進行了比對，因為用戶發推文時的選詞主要取決於他們的個人價值觀。

學者們認為，通過收集社交媒體用戶的國籍、性別、用戶等參數，可以獲得更詳細的預測。下一個工作階段是借助機器學習方法系統，分析和構建模型。