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陈晓卿美食地图完成

发布时间: 2026-07-24 15:29(北京时间)

摘要: 作者基于陈晓卿的微博数据,构建了一个交互式美食足迹地图。核心工作并非简单抓取定位,而是通过AI识别上万张配图、结合文本语义分析,将信息转化为高德地图POI查询,进而补全地理位置、菜品、菜系等细节。利用DBSCAN算法将分散微博聚类为旅程,支持用户生成个性化路线。整体呈现技术探索与数据挖掘的乐趣,并反思了全自动流程中缺乏人工审核的局限。

标签: 数据可视化, AI图像识别, 美食地图, 地理聚类, 技术复盘, 探索精神, 交互设计

字数: 881

原文链接: /7402396589/RaagrxTmH

今日新玩具w 寻味 · 陈晓卿美食足迹地图
Demo:xunwei.closeai.moe ( http://t.cn/AX9CeTlJ )
仓库地址:/senzi/food-journey-atlas

首先要感谢tk老师提供的“美食地图”的IDEA。

我一开始并没有马上开始画这个地图。因为抓取微博中的定位信息,然后把点画在地图上这件事并不困难,但能提供的信息比较少。即便加上一些筛选和可视化交互的功能,也略显枯燥。

陈晓卿的美食微博,除了文本以外还有大量的美食配图。我把 12,484 张配图都下载下来逐一发给 AI 去识别和判断,然后针对 AI 认为有价值的 7,567 张和吃喝相关的图片再进行了一轮深度分析。

通过把微博原文和AI描述的图片信息再经过一轮又一轮的分析后,转换为高德地图查询 POI 的指令,进一步修正和补全地理位置信息。

经过这些预处理后,原本一条微博的信息就变得更加丰富,能知道可能有什么菜品、涉及什么菜系、可能用到了什么食材。并且,微博原文中提及到的实体,都会被高亮。

最后利用 DBSCAN 的思路把一条条微博汇聚成一段段的“旅程”,每个旅程中可能造访了不同的位置,每个位置又对应了一条条的微博,每条微博下关联着各种和吃喝相关的细节。

虽然这是陈晓卿的旅程,但我们可以通过一些选择,把这些他曾经去过的点,重新生成一份属于我们自己的旅程。(当然,这种生成的路线不代表可以直接出发)

我们还可以像图4那样直接输入一句“想看看 2025 年在厦门市的综合寻味旅程”,按下按钮后旅程就生成出来了。

至于开发过程中的体验,等我慢慢复盘思考一下。这个版本应该还有很多问题,但距离我一开始脑子里想到的已经有七八成的相似度了,剩下的问题主要我没有引入人工审核的环节,所有的数据分析和处理都是让 AI 来做,所以会出现像图5这样的数据(但也没太错,义利维生素面包也可以是美食)。

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