Тема: Разработка методов интеллектуального анализа данных о курортных предпочтениях пользователей социальной сети Instagram

В настоящее время индустрия туризма является одной из наиболее динамично развивающихся сфер в мире. Популярность туризма с каждым годом растет, как и потребность людей в новых путешествиях и ощущениях.
Каждый человек, планируя отпуск, сталкивается с одной из основных проблем: куда именно отправиться в этот раз. Данная проблема имеет несколько причин.
Во-первых, красивых стран и мест - большое множество, поэтому не всегда удается быстро определиться с выбором, чтобы он соответствовал всем ожиданиям.
Во-вторых, опытным туристам, побывавшим во многих местах и повидавшим мир, сложнее выбрать новый пункт назначения.
На данный момент уже имеется несколько способов решения данной задачи, но привычные для нас подходы с каждым годом устаревают. В эпоху технологий и развития социальных сетей большая часть информации о человеке и его предпочтениях находится в интернете.
На 2019-2020 год социальная сеть Instagram входит в десятку популярнейших платформ по всему миру и в первую тройку по России. Instagram за время своего существования из приложения для обмена фотографиями и видеозаписями превратился в систему практически точно характеризующую любого ее пользователя, его пожелания и предпочтения. Это касается и туристических взглядов человека.
В данной работе поставлена цель найти метод решения этой задачи посредством анализа страниц пользователей социальной сети Instagram и разработать общедоступный программный продукт, который сможет рекомендовать страны отдыха для определенного человека, у которого имеется активная страница в Instagram.
При разработке данного метода были использованы данные с веб-приложения Instagram: собирался датасет из 50 000 пользователей с от-крытыми аккаунтами и минимум с 5 публикациями из разных стран. Полученные данные обрабатывались языком программирования Python и ис-пользовались в качестве обучающих данных.
С помощью полученной выборки, программа выполняет заложенные в нее алгоритмы анализа, а именно определяет эмоциональную окраску каждого поста и кластеризует пользователей по курортным предпочтениям.
Используя готовые модели кластеризации и определения тональности постов, программа способна обрабатывать новых пользователей, определять, к какому кластеру они относятся. Будем считать, что в каждом кластере находятся пользователи с одинаковыми курортными предпочтениями. После нахождения группы, к которой принадлежит пользователь, программа выдает список популярных в данном кластере стран, которые еще не посещал пользователь.
Постановка задачи
Основной задачей данной работы является создание программного обеспечения и инструментария для обработки и анализа данных пользователя социальной сети Instagram.
Цель анализа состоит в выявлении курортных предпочтений на основе публикаций с геолокациями посещенных мест отдыха.
Основная задача делится на следующие подзадачи:
1. Сбор данных о 50 000 пользователей Instagram без использования стандартного API.
2. Предобработка полученных данных, которая включает в себя удаление пустых аккаунтов и постов.
3. Сбор размеченных данных с сайта Tripadvisor, а именно получение 500 000 отзывов с оценками о различных местах отдыха. Данные понадобятся для обучения нейронной сети.
4. Создание и обучение нейронной сети, определение тональности текста публикаций, разделение на 5 классов: отлично ( т.е. очень понравилось); хорошо (ничего плохого нет, но и не отлично); нейтрально (посты информационного характера); плохо (в целом, не понравилось, но есть положительные моменты); отвратительно (агрессивные посты с призывом не посещать данное место).
5. Кластеризация 50 000 пользователей по курортным предпочтениям.
После решения всех подзадач мы можем обрабатывать новых пользователей, выявлять их курортные предпочтения и рекомендовать страны отдыха, в которых им с большей вероятностью понравится.

Купить

В результате с помощью разработанного метода интеллектуального анализа курортных предпочтений удалось создать общедоступный сервис [10], который на основе публикаций пользователя в социальной сети Instagram рекомендует ему новые страны для путешествий.
В работе используются размеченные отзывы с веб-платформы Tripadvisor для обучения нейронной сети, а также данные о 50 000 пользователях, их публикации с отмеченными геолокациями и тексты постов для кластеризации людей по курортным предпочтениям.
Для определения качества работы созданного метода интеллектуального анализа данных о курортных предпочтениях пользователей Instagram был проведен опрос среди пользователей с открытыми аккаунтами, в котором приняло участие 48 человек. Созданное программное обеспечение верно определило интересы 95% пользователей, участвовавших в опросе.
В дальнейшем планируется улучшение работы системы и создание адаптивного инструмента для ее использования.

Купить