他の人の Flickr 写真をデータマイニングして旅行の旅程を作成する

写真共有サイト Flickr では、愛らしいネコ科動物のページから 381,468 枚の写真まで、あらゆるものを見つけることができます。

写真共有サイト Flickr では、ページからページまで、ほとんど何でも見つけることができます。 愛らしい猫たち の写真381,468枚まで エッフェル塔 (やっと数えた)。 非常に多くのデジタルデータや地理データが入手可能になるため、アルゴリズムでいくつかのことが可能になります。 本当に興味深いもの Flickr のクラウドソーシング情報をすべて利用できます。 この新しい Yahoo プログラムを例に挙げます。Flickr 上の何百万もの観光客の写真をマイニングして、詳細でカスタマイズされた写真を作成します。 旅行日程 あなたより前に来た旅行者の写真体験に基づいています。

ニューヨーク市で 3 日間過ごす必要があるとします。 世界で最も写真に撮られた都市. Yahoo ソフトウェアは、ニューヨークで撮影された観光客の写真と都市住民が投稿した写真を分離することから始まります。 地理位置情報データを使用して、ユーザーの一連のニューヨークの写真が短い期間をカバーしていることを確認してから次に進みます。 他の場所で。 次に、さまざまなランドマークの頻度を使用して、群衆が最も人気のあるアトラクションを決定します。

次に、ニューヨーク市の観光客写真の世界全体のタイムスタンプを調べ始めます。 ほとんどの人は各アトラクションでどれくらいの時間を過ごしましたか? 人々はダウンタウンの自由の女神からアップタウンのメトロポリタン美術館まで行くのに平均でどれくらいかかりましたか? ロックフェラー センターから近くの MoMA まで?

このすべての視覚データと地理位置情報データを処理することで、プログラムは詳細な旅程を作成し、旅行者が目的地での限られた時間を最大限に活用できるようにします。 さらに、クラウドソーシングで作成された旅程は、人間の旅行者が専門的に準備した旅程と比較して、かなり良いスコアを獲得しました。 この 2 つを比較するよう依頼されたところ、人間のテスターの 70% が、コンピュータで生成された旅程の方が優れていると回答しました。 エージェント」。

こうした群衆ベースの旅程の問題は、絶対的な中間を好むことです。 彼らは人々の興味を平均するので、非常に一般的な好みに合わせた旅程を考え出します。 次のステップは、より高度なパーソナライゼーションです。さまざまな旅行者が自分の個人情報を入力できるようにします。 興味を持ち、同様の興味を持つ Flickr ユーザーに向けて旅程をプログラムに偏らせる方法を考え出す 興味のあること。

テストでは、プログラムはロンドン、パリ、バルセロナ、ニューヨーク、サンフランシスコに限定されていましたが、さらに作業と改良を加えれば、小規模で人気の低い目的地にも拡張できる可能性があります。

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