TravelMind

我开发了TravelMind，是因为每到一个城市都反复遇到同一个问题：没完没了地刷屏、偏颇的评论、网红的噪声——最后依然不知道哪里真正适合自己去。

在酒店行业待了几年后，我意识到发现机制之所以糟糕，并非缺少选择，而是平台忽略了个人品味。每个人都看到同样的排行榜，可我们对每个地方的感受却截然不同。

TravelMind源于一个简单的问题：如果发现过程能像人类直觉一样工作会怎样？我们不断实验、推翻方案，最终确定了基于滑动的学习方式——让行为而非评分来训练推荐。

起初只是一个旅行工具，后来演变出了更大的意义：把线下的口碑发现，变成一种个性化、数据驱动的体验。

很想听听你的想法——到了陌生城市，你通常怎么找到真正喜欢的地方？

以品味而非评论来下注，看来是个正确的判断。我在想……既然滑动学习需要数据密度，那当我第一次在一个还没人跟我品味相似的人滑过的城市打开它时，会发生什么？我的品味图谱能跟我一起旅行吗？

恭喜发布！🎉

我完全理解这个问题。即使有这么多点评网站和旅行 App，想找到真正符合个人品味的地方还是出奇地难。

我很喜欢这种从用户行为中学习，而不只依赖评分的思路。基于滑动的操作方式听起来简单又直观。

我去一个新城市时，通常会结合朋友推荐、Instagram/TikTok 帖子以及大量搜索，所以有一个能学习我偏好的工具会非常实用。

恭喜发布，Anastasia 和 TravelMind 团队！

我可能有点偏心，但确实对人们如何发现新地方有所了解。我运营着本城最大的旅行 Instagram 账号（Instagram 上的 @experience.sofia，我们聊的是保加利亚的索菲亚）。我发现，我们表现最好的内容通常是“隐藏宝藏”或者“如何避免被骗/花冤枉钱/其他问题”。我们在社交媒体上的优势和可信度，很大程度上是因为我们是本地人，能带大家去那些不太为人所知的地方，有些甚至都没在 Google Maps 上列出来。在我看来，在过度旅游的时代，很多人想要的正是这个——而不是去那两三个被炒得过热的地方。

所以我想问，TravelMind 的初始地点列表是怎么收集的？用户能像在 Google Maps 上那样自行添加地点吗？

如果我没去过那个地方，也要滑吗？

周一的我和周六的我根本不是同一个人。应用能区分吗？祝贺上线！