В Питере – пить (интерактивный путеводитель) (проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Чему вы научитесь?)
(Темы вводных занятий)
Строка 32: Строка 32:
  
 
=== Темы вводных занятий ===
 
=== Темы вводных занятий ===
Несколько семинаров по двум направлениям: работа с русскоязычными текстами и визуализация данных.
+
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?

  1. обрабатывать тексты и извлекать из них интересные факты;
  2. рисовать интерактивные визуализации;
  3. 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)