Mapstr pro
La révolution pour la découverte de vos futures adresses avec des recommandations qui vous correspondent à 100% !
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Avec plus de 3.5 millions d'utilisateurs dans 90 pays, mapstr est déjà votre allié incontournable pour sauvegarder et partager vos adresses préférées. Aujourd'hui, nous franchissons une nouvelle étape avec Mapstr Matching, une technologie révolutionnaire qui transforme votre manière de découvrir de nouvelles adresses.
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Mapstr Matching, c'est comme avoir un ami dans chaque ville qui connaît vos goûts. N'importe où dans le monde, nous vous suggérons des adresses qui vous correspondent le plus.
Mapstr Matching s'appuie sur vos lieux favoris enregistrés et compare, grâce au Machine Learning, vos envies, intérêts et habitudes avec ceux de l'ensemble de notre communauté mondiale. Ce processus unique vous permet d'accéder à des recommandations sur mesure, parfaitement alignées avec vos goûts personnels.
Oubliez les heures passées à chercher le lieu idéal. Mapstr Matching vous propose une sélection organisée de lieux à découvrir, parfaite pour les aventures spontanées ou soigneusement planifiées. Gagnez du temps pour ce qui compte vraiment : vivre de nouvelles expériences !
Adresses déjà présentes
Nous référençons des lieux à travers l’ensemble du monde !
Utilisateurs passionnés
Bénéficiez des recommandations personnalisées et contribuez à une expérience collaborative enrichissante.
Partenaires de qualité
Inspirez vous des experts des bonnes adresses !
Fini les notes au fond du téléphone qu’on ne retrouve jamais, les captures d’écrans et les posts enregistrés sur Instagram.
Assurez-vous tout d'abord que votre application Mapstr est à jour ou mettez la à jour sur l'Apple store.
Cette nouvelle fonctionnalité est ensuite accessible depuis votre carte via le bouton violet "Baguette magique" en haut à droite ou depuis la première section de l'onglet "Découvrir".
Mapstr Matching fonctionne en s'appuyant sur la force de la communauté mapstr et sur l'intelligence de la technologie du Machine Learning. Cette fonctionnalité se base sur les lieux qu’un utilisateur a ajoutés à sa cartecompare ses envies, ses interêts et ses habitudes avec tous les autres utilisateurs du monde pour lui permettre d’accéder à des recommandations de lieux sur mesure, adaptées à ses goûts personnels.
C'est comme avoir un ami dans chaque ville, qui connaît exactement vos goûts et vous recommande les meilleurs spots !
Vous avez sûrement déjà pu observer les résultats des algorithmes de Netflix ou Spotify pour vous recommander des films ou des musiques similaires.
Généralement, ces plateformes utilisent des algorithmes de “collaborative filtering” et même souvent de “implicit collaborative filtering” pour comparer des utilisateurs entre eux en fonction des films et musiques regardés (sans qu’un film non regardé soit perçu comme une note négative, d’où le implicit).
Il y a plein de papiers et outils qui expliquent comment faire du collaborative filtering, plein de solutions sur étagères qu’on pourrait utiliser. Sauf que Netflix, c’est environ 5000 films dans le catalogue…Spotify, c’est environ 60 millions, avec beaucoup de critères analysables, comme le style de musique, le tempo, le groupe, les musiciens, etc. Sur ces plateformes, les “tubes” sont regardés ou écoutés par une grande proportion de leurs utilisateurs.
Alors que mapstr, c’est déjà plus de 90 millions de lieux enregistrés, sans critères factuels organisables (”restaurant français”, c’est vague…), parmi lesquels les plus populaires ne sont “ajoutés” que par moins de 2% des utilisateurs ! En terme de calcul matriciel, on se retrouve avec des matrices remplies de 0, et quelques 1 très rares, dans des proportions qui n’ont rien à voir avec celles de Netflix & co… et ça ne fonctionnerait donc pas avec tous les algorithmes “classiques”.
Voilà pourquoi Mapstr Matching est unique ! C’est un travail considérable réalisé par l’équipe mapstr, qui repose sur une data unique: le mix des intentions de visites et des visites approuvées de nos utilisateurs.
La fonctionnalité Mapstr Matching n'est pas encore disponible sur Android mais le sera prochainement, stay tuned !
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