Персонализация карты

Учитываем опыт пользователей и делаем карту удобнее для каждого

Персонализированные POI

При запуске онлайн-версии Пятёрки (так мы называем актуальную, пятую версию 2ГИС) мы добавили новую возможность для нашей аудитории — в первую очередь видеть на карте те места, к которым они обращаются чаще всего.

Теперь настала очередь и мобильной версии 2ГИС. Такая возможность появилась и в наших приложениях на iOS и Android.

За то время, что прошло с момента релиза фичи в онлайн-версии, мы значительно усилили качество подбора таких POI. Точность выросла более чем в 4 раза относительно алгоритма первой версии: мы стараемся подбирать те объекты, которые будут потенциально интересны на среднесрочной и долгосрочной перспективе. Рассчитываем это на основе активности конкретного пользователя за последние несколько месяцев.

При необходимости эту персонализацию можно убрать, очистив историю поисков.
POI из самых популярных рубрик покажутся в виде иконки соответствующей рубрики и будут видны на более ранних зумах относительно обычных POI.

А POI тех мест, где у нас нет иконки для рубрик (например, дома) отобразятся в виде зелёной круглой иконки.

Автоопределение дома и работы

Всегда полезно знать, где работает или живёт пользователь. Используя эту информацию, можно персонализировать приложение, например, поисковую выдачу или построение маршрутов, то есть сделать 2ГИС ещё удобнее. Но сведения о работе или доме оставляют далеко не все, поэтому мы создали алгоритм, который находит места работы и проживания пользователей.

В основе алгоритма нахождение дома и работы лежит метод для кластеризации FOREL, который был разработан здесь, в Новосибирске. Для анализа используются любые действия пользователя в приложении, их координаты в момент совершения этих действий.

Далее мы отбираем наиболее крупные кластеры, и если их вес «убедителен» для нас, то мы ищем здание, которое находится рядом с найденным центром кластера. Найденное здание и является местом работы или домом.

Всего алгоритм нашёл 710 592 работ (такое малое число объясняется тем, что люди меньше ходят на работу) и 6 386 217 домов. Также алгоритм нашёл ещё 11 693 653 места, которые не были классифицированы как дом или работа — это могут быть любимые магазины, дачи, адреса родственников, детсадов или школ, то есть геоинтересы пользователей.

Всего мы показали 1 500 000 домов и 260 000 работ — пользователи зашли в эти вкладки. Из них примерно 350 000 сделали выбор: подтвердили или не подтвердили найденный кластер (видимо, много людей боялись подтверждать). Более 70% согласились с правильностью найденных кластеров.

Мы продолжаем развивать алгоритм: большинство ошибок вызвано тем, что GPS некорректно отправляет координаты. И мы уже разработали алгоритм, как с этим бороться. Дальше будем развивать полноту, то есть охват. Основная цель — выяснить, какие кластеры не отнеслись ни к дому, ни к работе (таких почти в 2 раза больше чем всех остальных). Попробуем найти среди них дом или работу, но, возможно, обнаружим и какие-то ещё кластеры.