ट्रिपिन

TripAdvisor समीक्षाओं से संचालित होटल खोज और छुट्टी विचारों के लिए नेविगेटर। एक स्मार्ट सिस्टम जो समीक्षाओं की अराजकता को स्पष्ट सिफ़ारिशों में बदलता है।

"होटल चुनना इस बात पर निर्भर है कि वह आपके लिए उपयुक्त है या नहीं। हम इसे मिनटों में खोजने में मदद करते हैं।" — ट्रिपिन का दर्शन

प्रोजेक्ट के बारे में

यह हमारा उस साझेदार के साथ सहयोग था जिसने प्रोजेक्ट को अपने जीवन अनुभव पर खड़ा किया। उनके लिए यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण था कि ऐसे होटल मिलें जहाँ मेहमान पुष्टि करते हैं कि बिस्तर की चादरें हर बार वास्तव में साफ़ और ताज़ा होती हैं। ऐसी जानकारी के साथ एक यात्री तीन सितारा होटल को पाँच सितारा पर प्राथमिकता दे सकता है, जब आस-पास के पाँच सितारा होटलों में चादरों या सामान की शिकायतें हों। कल्पना कीजिए: आप छुट्टी की योजना बना रहे हैं। आपको एक होटल चाहिए। आप TripAdvisor खोलते हैं और देखते हैं... 847 समीक्षाएँ। पाँच सितारा — कोई शोर के बारे में लिखता है, कोई पुराने फ़र्नीचर के बारे में, कोई प्रशंसा में डूबा हुआ। आप कैसे समझें कि यह जगह आपके लिए उपयुक्त है? ट्रिपिन इसे समीक्षा-आधारित खोज के माध्यम से हल करता है। हम हज़ारों समीक्षाओं का विश्लेषण करते हैं, पैटर्न खोजते हैं और उन्हें स्पष्ट जानकारी में बदलते हैं: क्या होटल शांत है, क्या स्थान सुविधाजनक है, क्या सेवा अच्छी है। असली विशेषताएँ जो मिनटों में निर्णय लेने में मदद करती हैं। होटल चुनने की समस्या हर यात्री से परिचित है। सैकड़ों समीक्षाएँ, दर्जनों साइटें, विरोधाभासी डेटा — जानकारी बहुत ज़्यादा है और अक्सर ख़ुद से ही विरोधाभासी। एक व्यक्ति के लिए जो "उत्कृष्ट" है, दूसरे के लिए "असहनीय" हो सकता है। यात्रा की योजना बनाने में लगाया जा सकने वाला समय समीक्षाएँ पढ़ने में बह जाता है। समीक्षा-आधारित खोज वे चीज़ें उजागर करती है जिन्हें एग्रीगेटर फ़िल्टर छोड़ देते हैं। आप नवीनीकरण पहचान सकते हैं, समीक्षाओं की ताज़गी जाँच सकते हैं। स्थिति-विशेष विवरण: जब तीन सप्ताह पहले किसी मेहमान ने कमरे की सफ़ाई या आवृत्ति के बारे में नोट छोड़ा हो, और कुछ अन्य लोगों ने इसकी पुष्टि की हो — इसका कुछ अर्थ है। कम से कम, हम उपयोगकर्ता के लिए निर्णय लेने से बचते हैं; हम हाइलाइट करते हैं: देखिए, ध्यान दीजिए, हमने आपके लिए ये होटल खोजे हैं। समीक्षा-आधारित खोज ईमानदार, सीमित है, और डेटा के साथ बातचीत की एक और परत खोलती है। वे चीज़ें जो असली लोग देखते हैं, वे चीज़ें जिन्हें भुगतान किए गए समीक्षकों के लेखक छोड़ देते हैं। और जब मेहमान दिल से साझा करते हैं — कुछ उन्हें परेशान करता है, कुछ उन्हें खुश करता है — तो संकेत बहुत अधिक सच्ची जानकारी ले जाता है। इसलिए यह सेवा इस तरह की गीकी खोज के लिए ही मौजूद है।

गैलरी (grid)

यह कैसे काम करता है

ट्रिपिन समीक्षाओं को समझता है। सिस्टम विभिन्न भाषाओं में समीक्षाओं को संसाधित करता है और मुख्य विषय निकालता है: स्थान (केंद्र की निकटता, परिवहन, सड़क का शोर), स्थितियाँ (सफ़ाई, आराम, कमरों की स्थिति), सेवा (कर्मचारी, नाश्ता, अतिरिक्त सेवाएँ), परिवेश (समुद्र तट, दृश्य, पास की आधारभूत संरचना)। आप अपनी प्राथमिकताएँ बताते हैं — शांति, स्थान या सेवा — और सिस्टम वे होटल ढूँढ़ता है जहाँ इसके बारे में सकारात्मक रूप से लिखा गया है। यह सुविधाजनक परिवहन पहुँच वाले विकल्प चुनता है। यह उत्कृष्ट कर्मचारियों वाले स्थानों को उजागर करता है। यह सब असली समीक्षाओं के आधार पर काम करता है।

दो छवियाँ (block two)

प्रौद्योगिकियाँ

हमने फुकेट गंतव्य के लिए 5 लाख समीक्षाएँ इकट्ठा कीं — पूर्ण होने से दूर; लोकप्रिय स्थानों का कवरेज ठीक-ठाक था। हमने उन्हें पार्स किया, डिजिटल किया, होटल कार्ड बनाए, उन्हें अन्य डेटाबेस में पाया और मानचित्र से जोड़ा। प्रोजेक्ट हाइब्रिड खोज का उपयोग करता है: वेक्टर खोज और इंडेक्स खोज (Vespa)। हाइब्रिड खोज इन दो समूहों के परिणामों की तुलना करती थी और उन्हें मिलाती थी, एक भार प्रणाली के माध्यम से सबसे उपयुक्त को चुनकर। विषय पर अधिक समीक्षाएँ — उच्च गुणांक। उपयोगकर्ता की क्वेरी की बारीकी के साथ विशेष मेल — उस होटल के लिए बढ़ा हुआ भार। सिस्टम विभिन्न मोड में काम करता है: आप समीक्षाएँ पढ़ सकते हैं या बस होटल की सूची प्राप्त कर सकते हैं और वहाँ से गहराई में जा सकते हैं। जब गणितीय रूप से इस मॉडल में अधिक समीक्षाएँ थीं, तो गुणांक बढ़ जाता था। जब क्वेरी की बारीकी पर विशेष मेल दिखाई देता था, तो उस होटल को अधिक भार मिलता था। प्रोटोटाइप उत्कृष्ट रूप से काम करता था: यह ठीक वही खोजता था जिसकी ज़रूरत थी, उस सिस्टम के कारण जहाँ वेक्टर खोज, इंडेक्स खोज और हाइब्रिड खोज एक साथ काम करती हैं।

चौड़ी छवि

प्रोजेक्ट की स्थिति

प्रोजेक्ट विकास के चरण में है — एक प्रकार का "गंभीर विकास", क्योंकि फ़िलहाल यह प्राथमिकता में नहीं है। हम स्वयं प्रयोग को सार्वजनिक करना चाहेंगे, ताकि इस स्थिर संग्रह के साथ भी यह देखा जा सके कि यह कैसे काम करता है। और शायद यह एक वाणिज्यिक सेवा में बदल जाए।

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