目前城市正在进行随机

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曾针对肮脏的餐馆在他自己的工作中将类似的技术应用于评论的文本分析以帮助城市确定要检查哪些餐厅。检查他说。如果理论上按照卫生评分由用户给出将餐馆分成两半上半部分干净下半部分肮脏那么他们有的机会找到肮脏的地方。为了提高这一比例卢卡训练计算机分析评论将特定的单词组合与餐馆收到的违规数量进行比较以教会计算机识别可能表明餐馆肮脏的因素。

然后当他将该算法应用于第二组餐厅时找到肮脏餐厅的几率增加到。在即将发表的论文中和哈佛大学博士生进一步完善了该算法为波士顿市开发了一个工具。在要求官员确定最受关注的健康违规行为后研究 美国电话号码列表 人员和波士顿举办了一场公开锦标赛以众包波士顿特定的最佳得分算法。共有余人报名参加比赛。研究团队测试了名决赛入围者的算法比赛的获胜者是一位来自伦敦的统计学家。





我们发现使用波士顿特有的算法可以将检查员数量减少并发现相同数量的违规行为说。换句话说城市可以利用现有资源提高效率用更少的钱产生相同的结果或者在不增加支出的情况下提高绩效。研究人员目前正在与市政府合作进一步开发和测试该算法目标是实现在该领域实际使用的版本。