В Питере – пить (интерактивный путеводитель) (проект) — различия между версиями
Katya (обсуждение | вклад) (→Чему вы научитесь?) |
Katya (обсуждение | вклад) (→Темы вводных занятий) |
||
| Строка 32: | Строка 32: | ||
=== Темы вводных занятий === | === Темы вводных занятий === | ||
| − | Несколько семинаров по | + | Несколько семинаров по трем направлениям: работа с русскоязычными текстами, визуализация данных и майнинг данных. |
=== Направления развития === | === Направления развития === | ||
Версия 17:19, 28 сентября 2017
| Ментор | Андрей Паринов, Екатерина Черняк |
| Учебный семестр | Осень 2017 |
| Учебный курс | 2-й курс |
| Максимальное количество студентов, выбравших проект: 3 | |
Что это за проект?
Существует множество ресурсов для туристов, рассказывающих, в какой стране или в каком городе / районе / или на какой улице и что можно сделать или посмотреть (Afisha, the Village). Этот проект должен помочь собрать информацию из разных ресурсов, извлечь самые интересные и ценные рекомендации и представить их в каком-нибудь симпатичном виде, например, в виде интерактивной карты города, на которой, при нажатии на здание / улицу, всплывает окошко с рекомендациями. В некоторых путеводителях дают последовательности рекомендаций (сначала надо посетить музей, а потом кофейню, например), такие рекомендации тоже можно красиво визуализировать. Есть и другой сценарий проекта по примерно такой же тематике и логике: помимо путеводителей, есть и рассказы людей, где они были и что они делали (например, форум Винского). Из этих рассказов можно извлекать упоминания мест, в которых люди были и тоже симпатичным образом рисовать их перемещения по карте.
Оба сценария можно усложнить: в принципе, речь идет о последовательностях посещаемых мест. Эти последовательности можно проанализировать с помощью методов анализа частых подпоследовательностей и выявить закономерности в поведении людей и их рекомендаций.
Чему вы научитесь?
- обрабатывать тексты и извлекать из них интересные факты;
- рисовать интерактивные визуализации;
- использовать классические методы майнинга данных (поиск частых подпоследовательностей).
Какие начальные требования?
- python, scrapy, lxml
- (опционально) умение работать с русскоязычными текстами
- (опционально) библиотеки для визуализации, например, d3
Какие будут использоваться технологии?
- python, scrapy, lxml
- nltk и mystem
- d3
Темы вводных занятий
Несколько семинаров по трем направлениям: работа с русскоязычными текстами, визуализация данных и майнинг данных.
Направления развития
Можно сделать таргетированные карты: например, карты для туристов с детьми, карты для тех, кто в командировке и т.д.. Для этого нужна будет более продвинутая обработка текстов.
Критерии оценки
tba
Ориентировочное расписание занятий
ВТ 16:30- 18:00 (Екатерина)
