Foursquare的野心：大数据时代“活点地图”的讲解
在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！
这还不止，Foursquare 还想要根据过去的“行动历史”以及朋友的喜好提供未来行动的指引，Foursquare Explore 服务，可以发现身处的城市周边都有什么值得一去的地方。他们还有怎样的“地图”美梦？处理这些数据的工具又是什么？
大野心：精细的“多边形区域”框架
Foursquare 正在和多个公司合作，为他们提供地理位置信息以及周边商家评价反馈。同时，他们也通过这些合作伙伴收集更多的地理位置信息——人们对什么地方感兴趣，对什么地方不喜欢。Instagram, Bing, Flickr, Quora, Path, Soundtracking, Evernote……都是他们的合作伙伴，导入数据的量级可想而知。
Foursquare 的工程师 David Blackman 日前接受采访时透露，Foursquare 正在为完善“活点地图”的框架，让更多应用和公司能够在此基础上反战自己的“杀手级”服务。而这种框架，就是城市区域中的“多边形”（polygon shape）——根据“签到”信息的大数据和地理信息编码汇总而成的城市区域边界。举个例子，不是“广州”或者“北京”的边界，而是广州的“上下九”区域，或者北京oracle教程的“五道口”区域，他们不仅仅是一路名，一商圈，一行政区域，而是大部分用户所认为的区域边界。他用纽约的“布鲁克林”作为例子，Foursquare 所呈现的区域，并不是一般的网格状，而是，通过收集用户的签到信息整合的“多边形边界”。
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本来，他们需要到世界上的每个城市深入每个区域来了解这些细节的边界。不过通过收集“签到”（需要输入地址）信息，或者是用户查找某地址所用的区域名字信息，他们可以足不出户地把这个工作交给世界。只要与现有的商家点评服务糟糕的区域识别稍作对比，就能想象到多边形框架的可怕之处——精准，而且“懂你”。
经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。[11]
2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，力争通过3至5年的努力，将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。
围绕这一目标，贵州省将重点构建“三大体系”，重点打造“七大平台”，实施“十大工程”。
“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。
此外，贵州省将计划通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点，鼓励产业链上下游之间的数据交换，规范数据资源的交易行为，促进形成新的业态。
国家发展改革委有关专家表示，大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等，而是要充分依托已有的设施资源，把现有的利用好，把新建的规划好，避免造成空间资源的浪费和损失。探索大数据应用新的模式，围绕有数据、用数据、管数据，开展先行先试，更好地服务国家大数据发展战略。
解密地图背后的“绘图工具”oracle视频
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Foursquare 目前有 100 多名员工，而负责地理信息数据的团队只有 3 人。这个小团队正在使用什么样的工具来构建地图的框架？
其中之一是 Google S2 ，提供地表地理信息数据索引的开源服务。Foursquare 目前的发现周边商家和去处的服务 Explore 就是基于S2 的开源数据。而用户的签到信息，也是会覆盖在 S2 的地理信息上，方便 Foursquare 进行整合和地理分类。 而为了建立地理编码信息的数据库，Foursquare 还在使用 MapReduce 这种大规模数据集的运算模型。David Blackman 称，他们将 MapReduce 和 S2 结合起来，将世界分成数个模块，将签到的地理位置信息与 S2 结合一起，然后分成区域，这样就有了之前我们提及的“多边形区域”的模型了。
另外，为了获取丰富地图数据——商家、邮政编码等，Foursquare 还与 TIGER Project 和 Natural Earth 等美国**官方的地理编码项目合作。
尽管如此，Foursquare 还是以来用户提供的大量地理位置数据来完善自己的推荐和地图内容，早前，Foursquare 曾经把这些数据整合成一个动态的“签到”地图：
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