ИТМО, Финансовые технологии больших данных
Предмет: технологии машинного обучения
Данная работа была сделана для предмета технологии машинного обучения на первом курсе магистратуры в ИТМО. Суть работы: поиск потенциальных мест для открытия ПВЗ (пункт выдачи заказов) в Ульяновске. Я использовал информацию из OSM (OpenStreetMap) для примерного расчета плотности людей в городе.
В ноутбуке edz.ipynb представлен код для формирования гексогональной сетки в городе, извлечения данных из OSM, расчета примерной плотности людей, отображения этой информации на интерактивной карте и поиска подходящих гексагонов.
Чем более насыщенный зеленый, тем предпочтительнее гексагон в результате работы алгоритма.
Более подробно алгоритмы описаны в ноутбуке.
Выбираю наилучший гексагон на основе эвристики.
PageRank позволяет учитывать связь между соседними гексагонами, чем важнее соседи гексагона, тем важнее он сам.
По сравнению с PageRank добавляется дополнительная величина - предпочтительность гексагонов, чем выше предпочтительность гексагона, тем выше шанс, что алгоритм пометит гексагон важным.
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent