Социальный портрет по профилю в Instagram (проект) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(→Что это за проект?) |
|||
(не показано 7 промежуточных версии 5 участников) | |||
Строка 3: | Строка 3: | ||
|mentor=Казаринов Андрей | |mentor=Казаринов Андрей | ||
|mentor_login={{URLENCODE:Akazarinov|WIKI}} | |mentor_login={{URLENCODE:Akazarinov|WIKI}} | ||
− | |semester=Весна | + | |semester=Весна 2016 |
|course=1 | |course=1 | ||
|summer=on | |summer=on | ||
Строка 20: | Строка 20: | ||
=== Чему вы научитесь? === | === Чему вы научитесь? === | ||
− | * Писать надежный и понятный код | + | * Писать надежный и понятный код (будет проводиться code review) |
* Проектированию и разработке веб-приложений | * Проектированию и разработке веб-приложений | ||
* Использованию реляционных или NoSQL баз данных | * Использованию реляционных или NoSQL баз данных | ||
Строка 38: | Строка 38: | ||
=== Темы вводных занятий === | === Темы вводных занятий === | ||
− | + | * Основы проектирования веб-приложений | |
− | + | * Основы HTML верстки | |
− | + | * Основы работы с базами данных | |
=== Направления развития === | === Направления развития === | ||
Строка 50: | Строка 50: | ||
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
− | * 4-5 | + | * 4-5: работающее веб-приложение, интегрированное с Instagram и проводящее частотный анализ слов в подписях и хэштегах |
− | * 6-7 | + | * 6-7: определение наиболее посещаемых мест, места работы/учебы |
− | * 8-10 | + | * 8-10: определение дополнительных характеристик пользователя, таких как возраст, пол и других (каждая характеристика будет добавлять вес в итоговую оценку) |
Текущая версия на 16:18, 28 июля 2017
Ментор | Казаринов Андрей |
Учебный семестр | Весна 2016 |
Учебный курс | 1-й курс |
Проект можно развивать на летней практике | |
Что это за проект?
Социальный портрет по профилю в Instagram - веб-приложение, позволяющее определить интересы пользователя, а также его основные активности на основании его поведения в социальной сети Instagram.
Сервис должен учитывать:
- Какие фотографии "постит" сам пользователь (анализировать подписи, хэштеги, геолокацию)
- Фотографии, которые "лайкает" пользователь (анализировать подписи, хэштеги, геолокацию)
- В качестве дополнительной характеристики можно учитывать социальные связи пользователя (его фолловеров)
Более подробное техническое задание и описание идеи по запросу.
Чему вы научитесь?
- Писать надежный и понятный код (будет проводиться code review)
- Проектированию и разработке веб-приложений
- Использованию реляционных или NoSQL баз данных
- Использованию систем контроля версий
- Взаимодействию со сторонними сервисам через API
Какие начальные требования?
- Базовые знания Python.
- Умение работать с *nix
- Желание разобраться с веб-программированием
Какие будут использоваться технологии?
- Amazon Web Services (достаточно бесплатной версии)
- Python
- MySQL/PosgreSQL/MongoDB
- HTML/JavaScript/CSS
Темы вводных занятий
- Основы проектирования веб-приложений
- Основы HTML верстки
- Основы работы с базами данных
Направления развития
- Использование машинного обучения для предсказания характеристик пользователя
- Добавление функции трекинга фолловеров (отписавшихся пользователи)
- Мониторинг последнего захода фолловеров
- Построение графа "фолловеров" с кластеризацией по интересам
- и т.д. (фантазии нет предела)
Критерии оценки
- 4-5: работающее веб-приложение, интегрированное с Instagram и проводящее частотный анализ слов в подписях и хэштегах
- 6-7: определение наиболее посещаемых мест, места работы/учебы
- 8-10: определение дополнительных характеристик пользователя, таких как возраст, пол и других (каждая характеристика будет добавлять вес в итоговую оценку)