酒店搜索網(wǎng)站HotelWifiTest在Product Hunt上被頂了近200次后，出現(xiàn)了流量暴漲，這家發(fā)布不到一年的網(wǎng)站也開始進入我們的視野。硅谷著名投資人馬克·安德森在看過HotelWifiTest后也起了興致，在Twitter上發(fā)出了這樣的感慨——“汽車漸漸成為智能手機的配件，是不是酒店也將成為 WIFI熱點的附屬?”。

看到這里，相信你也大概猜到HotelWifiTest是如何做酒店搜索的。這是一家通過用戶貢獻內(nèi)容，通過地點搜索，根據(jù)WIFI速度快慢來顯示酒店搜索排名，而酒店房費、地址、評價則是作為附屬信息顯示在頁面。

價格、位置這些因素往往是旅客查詢酒店優(yōu)先考慮的因素，而為什么HotelWifiTest偏偏將“Wi-Fi速度”作為最關(guān)鍵的查詢項目呢?HotelWifiTest給出的解釋是，對旅客來說，特別是經(jīng)常出差的商務(wù)旅客，他們經(jīng)常會碰到這樣的情況——圍繞價格、地址等因素找好一家酒店、付完款入住進去后，卻發(fā)現(xiàn)WIFI信號基本不可用，而接下來可能還有一個與重要客戶的Skype視頻會議。而對一般的出行旅客來說，隨著上網(wǎng)設(shè)備的增多——智能手機、平板電腦等，對于WIFI網(wǎng)絡(luò)的要求也在不斷增長，一個紙牌屋的劇迷可能要在Netflix找到最新的一集來看，在外地出行的媽媽可能晚上要與在家的孩子FaceTime十分鐘。

基于這樣的需求，HotelWifiTest做了基于WIFI速度排名的酒店搜索。那么WIFI速度的內(nèi)容，是如何讓用戶貢獻的呢?在進入網(wǎng)站后，頁面會提示出現(xiàn)“你是否在一家酒店”，選擇“是”后，網(wǎng)站將自動定位找到該家酒店，并且進行網(wǎng)絡(luò)測速，于是這家酒店的WIFI速度數(shù)據(jù)便生成。而最終顯示在頁面的“期望速度”則是收集大量用戶的測試數(shù)據(jù)，采用一定的算法后計算產(chǎn)生的。

而對于那些暫時沒有通過HotelWifiTest貢獻數(shù)據(jù)的酒店，HotelWifiTest會使用機器學習技術(shù)，模擬一位經(jīng)驗豐富的游客的思維方式，來預(yù)測酒店的WIFI速度。比如，經(jīng)驗豐富的游客知道哪些國家或者某些品牌連鎖酒店的WIFI信號更佳，或者其他一些影響到WIFI信號的因素。這些通過機器學習預(yù)測出來WIFI速度的酒店，會排在收集過數(shù)據(jù)的酒店后面。并且為了讓用戶易于區(qū)分，整體背景顏色從白色變成黃色。

目前，在紐約，已經(jīng)有156家酒店的數(shù)據(jù)；在香港，有17家酒店的數(shù)據(jù)接入到HotelWifiTest；在北京，用戶貢獻了7家酒店的WIFI速度數(shù)據(jù)。而通過機器學習的技術(shù)，HotelWifiTest已經(jīng)預(yù)測了全球10萬家酒店的WIFI信號數(shù)據(jù)。

就現(xiàn)在而言，大部分人在知道有這么個“通過Wi-Fi速度來進行酒店排名”的網(wǎng)站后，還是會選擇攜程、藝龍之類的旅行網(wǎng)站來選擇酒店，但可能會有一小撮“網(wǎng)絡(luò)依賴者”會使用它來作為酒店入住指南。而隨著我們的生活漸漸聯(lián)網(wǎng)化，對智能聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的依賴變得嚴重，也許在未來，后者的群體規(guī)模會出現(xiàn)顯著增長，說不定你轉(zhuǎn)過街角，真的會看到一家“免費提供咖啡的WIFI館”。