Социальный портрет по профилю в Instagram (проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
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:

  1. Какие фотографии "постит" сам пользователь (анализировать подписи, хэштеги, геолокацию)
  2. Фотографии, которые "лайкает" пользователь (анализировать подписи, хэштеги, геолокацию)
  3. 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

  1. Основы проектирования веб-приложений
  2. Основы HTML верстки
  3. 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)