Нестыковки появляются, когда ip-адрес посетителя принадлежит к региону пока непредставленному на сайте.
А это сейчас не такое уж редкое явление, кстати. Сидит человек, работает, в Самаре, а головной офис - в Москве. И шлюз в интернет корпоративный там же. Как у меня, например. Если скажем, лет 10 назад это была совсем незначительная причина неверной геолокации - то сейчас уже пара десятков процентов, ЕМНИП.
Но не суть, иногда хочется посмотреть, "а что в других регионах?" укрупняешь масштаб карты, а там - ничего. Про то что надо сменить город сверху догадаться было непросто даже мне
Пользователь ленив, ему даже если рядом с картой воткнуть крупно и красно кнопку "СМЕНИ РЕГИОН!" предпочтет по карте ползать - это ж проще. А на планшете/телефоне -
гораздо проще По типу замков я бы немного поспорил:
Да это не принципиально. Главное - вам сейчас нужно как можно больше обратной связи собрать. И дальше собирать постоянно. Если один я говорю - "надо по типу", а 10 других человек - "нафиг типы, надо по классу" - надо делать по классу
Но не как ВЫ привыкли, а как ОТ ВАС хочет большинство. Ну и понять, чего в первую очередь, а что в последнюю. Пользовательские истории, приоретизация и бэклог - Agile, как он есть
Тем более, сделать как вы предлагаете + оставить возможность генерации различных посадочных страниц (для SEO-продвижения) - нетривиальная задача. Я имею ввиду подборки типа "белые двери", "двери с замками 4 класса" и т.д.
да, не очень просто и база усложнится на порядок. Однако, возможно. Нечто подобное неоднократно сделано, например, в онлайн-играх, когда один и тот же игровой предмет существует в тысячах вариаций. Есть решения. И в некоторых онлайн-магазинах можно подсмотреть решения, видел такое. Только не на Али
Робот - это парсер?
Не просто парсер. А умный парсер. И умный серфер. Сейчас есть практически готовые и открытые решения на Pyton-е. Даже с элементами нейросетей и искуственного интеллекта. Самостоятельно находит контент по заданной тематике, в заданном сегменте сети, распознает ключевые элементы и складывает в базу в заданном формате. Конечно, за ним еще надо подчищать, но там на порядки меньше ручной работы. А если он накопает "жирный пласт" - под этот пласт можно и более точный парсер сделать. Проблема только одна - слишком агрессивно краулить нельзя - заблокируют по айпишнику.
И экспертная система - имеется ввиду мнения экспертов рынка, как вы уже упоминали в предыдущем сообщении?
Не совсем. На основе совокупности мнений этих экспертов строится автоматическая экспертная система - продукционная или там нейросетевая (погуглите, там еще с полдесятка принципов есть, но это уже суть. эти просто уже давно и хорошо изучены, лет 40 как). Задача этой системы - принять решение или дать рекомендации для решения (что суть одно и то же) в условиях так называемой "нечеткой логики" - это когда исходные данные и критерии выбора заданы неточно, частью избыточно, частью недостаточно, и кроме того, противоречат друг другу. Данный случай - это как раз классическая область применения продукционной системы, я этим еще в институте баловался. Не на таком объеме, конечно.
Тут много сложностей, но штука интересная. Правда есть нюанс - такие системы помощи при выборе товаров начинали делать много кто, но полностью до конца никто не довел. Хотя те наработки сейчас используются вовсю - хоть в том же яндексе.
А вот зато в медицинской диагностике, в управлении, в банках, как инструмент принятия решения, (о выдаче кредита, например) - эти системы вовсю используются уже лет 20.
