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        大數(shù)據(jù)和人工智能浪潮下的新聞出版業(yè)

        2017-10-27 16:18:45劉宇陽
        出版參考 2017年9期
        關(guān)鍵詞:智能用戶分析

        劉宇陽

        百分點集團副總裁兼EBG事業(yè)部總裁 高體偉

        華南理工大學(xué),軟件工程碩士。擁有近20年豐富的政府、金融、電信、制造、零售等行業(yè)解決方案銷售經(jīng)驗和團隊管理經(jīng)驗。曾任惠普軟件集團大客戶部總經(jīng)理,任職期間使惠普軟件業(yè)務(wù)連續(xù)三年保持兩位數(shù)的增長;曾任Golferdataco Founder、方正控股區(qū)域售前經(jīng)理。現(xiàn)負(fù)責(zé)百分點企業(yè)業(yè)務(wù)事業(yè)部管理工作。

        2016年10月,國家新聞出版廣電總局正式發(fā)布了《關(guān)于發(fā)布首批新聞出版業(yè)科技與標(biāo)準(zhǔn)重點實驗室的通知》,這是首批新聞出版業(yè)科技與標(biāo)準(zhǔn)重點實驗室申報評審工作。百分點集團與南方報業(yè)傳媒集團聯(lián)合建設(shè)的“媒體大數(shù)據(jù)應(yīng)用實驗室”,成功入選專業(yè)領(lǐng)域?qū)嶒炇?,是?shù)據(jù)管理與運營方向三個實驗室之一。實驗室主要研究新聞行業(yè)的數(shù)據(jù)匯聚與治理、交換與共享、分析與應(yīng)用、存儲與安全等相關(guān)大數(shù)據(jù)收集、清洗治理、交換標(biāo)準(zhǔn)以及共享機制、數(shù)據(jù)分析挖掘與應(yīng)用的個性化開發(fā)等新技術(shù)。

        近日,出版參考雜志社就“媒體大數(shù)據(jù)應(yīng)用實驗室”的研究方向與人工智能在出版領(lǐng)域的若干應(yīng)用,采訪了百分點集團副總裁兼EBG事業(yè)部總裁高體偉。

        應(yīng)用實驗室:聚焦大數(shù)據(jù)管理

        出版參考:百分點與南方報業(yè)聯(lián)合建設(shè)媒體大數(shù)據(jù)應(yīng)用實驗室成功入選了首批新聞出版業(yè)科技與標(biāo)準(zhǔn)重點實驗室,請介紹一下該實驗室的具體研究內(nèi)容?

        高體偉:媒體大數(shù)據(jù)應(yīng)用實驗室是本次入選的數(shù)據(jù)管理與運營方向三個實驗室之一。實驗室主要研究新聞行業(yè)的數(shù)據(jù)匯聚與治理、交換與共享、分析與應(yīng)用、存儲與安全等相關(guān)大數(shù)據(jù)收集、清洗治理、交換標(biāo)準(zhǔn)以及共享機制、數(shù)據(jù)分析挖掘與應(yīng)用的個性化開發(fā)等新技術(shù)。具體有以下四個方面:

        1.數(shù)據(jù)新聞可視化表達(dá)。將新聞背后的數(shù)據(jù)進行分析與過濾,從小數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律、建設(shè)各種類型的分析模型,最終把數(shù)據(jù)和新聞內(nèi)容本身作為相輔的整體進行傳播,從量化的角度準(zhǔn)確地報道新聞事實,反映新聞事物的發(fā)展?fàn)顩r,并通過可視化的手段進行展現(xiàn)。

        2.媒體智能決策分析。通過對新聞熱點、熱點事件以及傳播路徑等的分析,利用文本智能分析技術(shù)中的相似判定技術(shù)實現(xiàn)新聞報道的轉(zhuǎn)載判定和自動分類等技術(shù),建立新聞、論壇、博客、微博、視頻、全局等多維輿論場發(fā)現(xiàn)模型,幫助企業(yè)做智能決策分析,可以分析熱點新聞的來源、傳播路徑、熱度時間以及發(fā)展趨勢。同時,基于全媒體資源管理平臺,可以利用新聞稿件問的關(guān)聯(lián)關(guān)系,完成數(shù)據(jù)新聞的智能決策分析。

        3.媒體傳播效果評估分析。從關(guān)注報紙發(fā)行量轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注真實受眾,客觀評價媒體的全網(wǎng)傳播效果,掌握媒體內(nèi)容的全網(wǎng)轉(zhuǎn)載情況和傳播路徑,掌握媒體原創(chuàng)內(nèi)容疑似侵權(quán)盜用情況。構(gòu)建基于報刊、網(wǎng)站、客戶端App、官微等渠道的“融媒體”智能傳播效果評價體系,定期形成綜合的量化影響力報告。

        4.用戶畫像數(shù)據(jù)建模。實時收集網(wǎng)站以及移動App的用戶閱讀行為數(shù)據(jù),并通過分布式計算、機器學(xué)習(xí)等多種手段,建設(shè)用戶閱讀行為分析系統(tǒng),進行多種維度的統(tǒng)計和分析,從中發(fā)現(xiàn)用戶使用的特點和規(guī)律,進而實現(xiàn)用戶畫像數(shù)據(jù)建模。

        百分點:轉(zhuǎn)型面向服務(wù)市場

        出版參考:作為業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)和人工智能的先行者,百分點為實驗室的建設(shè)提供了有力的技術(shù)支持,請介紹一下百分點在轉(zhuǎn)型升級、服務(wù)市場方面的探索成果。

        高體偉:百分點從2015年開始進行轉(zhuǎn)型面向企業(yè)級服務(wù)市場,先后推出了一批企業(yè)級大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,到今天經(jīng)過兩年多的市場檢驗和經(jīng)驗積累,百分點的產(chǎn)品也迎來了重大更新。

        系統(tǒng)更新,持續(xù)幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。首先,百分點大數(shù)據(jù)產(chǎn)品系列,我們重磅推出了大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)BDOS2.0。過去兩年中,大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)BD-OS加入了分布式分析型數(shù)據(jù)庫、人力資源管理平臺等核心技術(shù)組件,真正將人工智能和商業(yè)智能融合在了一個基礎(chǔ)平臺之上,能夠為開發(fā)者提供完整的數(shù)據(jù)集,提升企業(yè)使用數(shù)據(jù)價值的效率。

        其次,是大數(shù)據(jù)建模工廠BD MW經(jīng)過兩年多的業(yè)務(wù)實戰(zhàn),我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家在公共大治理、智能制造、融媒、金融等領(lǐng)域形成了富有洞見的模型庫,這個模型庫里面包含數(shù)百個經(jīng)過深度定制和優(yōu)化的商業(yè)模型,能夠顯著地提升企業(yè)運營效率和水平。

        最后,是基于大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)和建模工廠上的大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用BD-IA,人工智能產(chǎn)品系列,包括智能標(biāo)簽工廠、智能交互分析引擎、智能語音應(yīng)用系統(tǒng),以及基于這些產(chǎn)品形成的富有行業(yè)特色、技術(shù)領(lǐng)先的涵蓋公共治理、智能制造、媒體出版和金融科技等行業(yè)的人工智能場景解決方案,持續(xù)幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。這些產(chǎn)品也得到了不同程度的完善和整合,能夠靈活地組合成用戶行為分析、智能運營和營銷、市場洞察等各種行業(yè)的解決方案。

        新增產(chǎn)品線,助力人工智能發(fā)展。百分點新增的一條人工智能產(chǎn)品系列產(chǎn)品線。這個系列強調(diào)運用自認(rèn)語言處理、語音識別的人工智能技術(shù),幫助用戶完成各類數(shù)據(jù)分析和運用。這個系列包括三款產(chǎn)品,首先是智能標(biāo)簽工廠,是百分點的拳頭產(chǎn)品,一直針對的是用戶、產(chǎn)品等十幾個建模分析,現(xiàn)在我們把智能標(biāo)簽工廠擴展成知識圖譜,不僅包括實體還包括實體關(guān)系。新的智能標(biāo)簽工廠能在企業(yè)內(nèi)部建立起一整套企業(yè)知識體系,形成標(biāo)準(zhǔn)化的知識數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)接口,更好地支持各類智能應(yīng)用。

        第二款產(chǎn)品是智能交互分析引擎,BI分析(商業(yè)智能BusinessIndigence)是最常見也是最基本的數(shù)據(jù)應(yīng)用,但BI分析要求用戶理解維度、指標(biāo)等概念都提高了分析工具的使用門檻。我們的智能交互分析引擎,通過自然語言和語音與用戶進行交互,用戶只需要對系統(tǒng)描述自己想要什么,而不是告訴系統(tǒng)怎么做,系統(tǒng)就能夠通過自然語言理解,將用戶的需求自動轉(zhuǎn)化為對底層數(shù)據(jù)的抽取、分析、組合這一系列的過程,并且選取合適的展現(xiàn)方式將分析結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。另外,智能交互分析引擎還能主動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常和亮點,并主動提醒用戶進行深入地分析,且在分析中引擎能夠進行智能引導(dǎo)。

        最后一款產(chǎn)品是智能語言應(yīng)用系統(tǒng)。我們的很多企業(yè)客戶都有大量語音數(shù)據(jù)特別是客服語音數(shù)據(jù),他們急需對這些語音數(shù)據(jù)進行分析,從中提取出客戶的基本信息、偏好、客戶對企業(yè)以及產(chǎn)品的評價,同時,企業(yè)也期望通過智能化的手段對客服工作狀態(tài)進行評估。endprint

        傳統(tǒng)出版:踐行多場景解決方案

        出版參考:請分析國內(nèi)新聞出版媒體行業(yè)使用大數(shù)據(jù)和人工智能的必要性。

        高體偉:當(dāng)前媒體融合發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略,隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展,傳統(tǒng)媒體面臨新的輿論生態(tài)、社會生態(tài)和產(chǎn)業(yè)生態(tài),其新聞生產(chǎn)、內(nèi)容傳播、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新等方面都經(jīng)受著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

        根據(jù)中央對推動傳統(tǒng)媒體和新興媒體融合發(fā)展的重要指示與要求,推動媒體融合發(fā)展,遵循新聞傳播規(guī)律和新興媒體發(fā)展規(guī)律,強化互聯(lián)網(wǎng)思維,堅持傳統(tǒng)媒體和新興媒體優(yōu)勢互補、一體發(fā)展,堅持先進技術(shù)為支撐、內(nèi)容建設(shè)為根本,推動傳統(tǒng)媒體和新興媒體在內(nèi)容、渠道、平臺、經(jīng)營、管理等方面的深度融合,形成立體多樣、融合發(fā)展的現(xiàn)代傳播體系顯得尤為重要。為積極應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來的傳播格局調(diào)整和用戶需求變化,傳統(tǒng)新聞出版企業(yè),特別是報業(yè)集團有必要踐行大數(shù)據(jù)與智能化的整體解決方案。

        傳統(tǒng)出版單位結(jié)合當(dāng)前媒體融合發(fā)展的實際業(yè)務(wù)需求和大數(shù)據(jù)與智能化前沿技術(shù),在深刻理解互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來的新聞傳播格局調(diào)整和媒體用戶需求變化,可以聯(lián)合百分點為受眾提供全媒體資源匯聚融合、全媒體數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、全媒體智能服務(wù)管理、全媒體用戶洞察分析、新聞熱點傳播洞察及影響力分析等多場景解決方案,幫助用戶提升“數(shù)據(jù)整合、能力共享、應(yīng)用創(chuàng)新”等各項業(yè)務(wù)能力,助力新型主流媒體和媒體集團融合發(fā)展。

        出版參考:百分點在國內(nèi)媒體行業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能升級方面有著領(lǐng)先的技術(shù),請具體介紹媒體行業(yè)報業(yè)大數(shù)據(jù)與智能化整體解決方案的方案概述與應(yīng)用場景。

        高體偉:百分點基于自身核心的大數(shù)據(jù)技術(shù),分布式技術(shù)、微服務(wù)技術(shù)、容器技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)能力,結(jié)合當(dāng)前媒體內(nèi)容業(yè)務(wù)的實際需求,構(gòu)建媒體行業(yè)大數(shù)據(jù)支撐能力,提供全媒體數(shù)據(jù)資源統(tǒng)一接入、全媒體大數(shù)據(jù)資源管理平臺、媒體智能分析引擎、媒體智能服務(wù)引擎、智能數(shù)據(jù)服務(wù)平臺等多項媒體大數(shù)據(jù)功能系統(tǒng),實現(xiàn)了從媒體數(shù)據(jù)資源的接入、聚合、整理、全生命周期管控,到媒體數(shù)據(jù)資源庫進行業(yè)務(wù)方面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用和分析挖掘,并能夠為媒體各類業(yè)務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)資源的智能化服務(wù),形成傳統(tǒng)媒體和新興媒體業(yè)務(wù)的一體化深度融合,幫助傳媒企業(yè)打造出全新媒體融合發(fā)展應(yīng)用服務(wù)體系。

        1.全媒體資源匯聚融合

        全媒體資源匯聚融合基于核心采編業(yè)務(wù),將散布在各部門和采編環(huán)節(jié)的撰稿素材資源數(shù)據(jù)、內(nèi)部稿件數(shù)據(jù)、產(chǎn)品資源數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)資源和第三方數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)資源進行統(tǒng)一匯聚管理,構(gòu)建基于傳媒企業(yè)自身特點的全媒體資產(chǎn)數(shù)據(jù)匯聚融合能力。同時基于全媒體數(shù)據(jù)資源統(tǒng)一接入和全媒體大數(shù)據(jù)資源管理平臺實現(xiàn)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一適配接入管理,實現(xiàn)對采集接入的多方數(shù)據(jù)資源進行統(tǒng)一高效的智能化分布式自動聚合存儲。

        2.全媒體數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

        全媒體數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理,能夠賦予傳媒企業(yè)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的全媒體資產(chǎn)大數(shù)據(jù)管理能力,提供針對媒體大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全生命周期的數(shù)據(jù)存儲管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)流程管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)安全管控。通過從宏觀到微觀的數(shù)據(jù)管理視圖,實現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源、內(nèi)部稿件數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)資源的全生命周期管控。實現(xiàn)傳媒機構(gòu)內(nèi)外部及第三方渠道等數(shù)據(jù)資產(chǎn)的動態(tài)掌握,了解當(dāng)前的數(shù)據(jù)資產(chǎn)來源情況、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)使用頻次、數(shù)據(jù)共享情況等。大幅提升數(shù)據(jù)管理效率,并滿足采編發(fā)、供稿、新聞信息統(tǒng)計監(jiān)測、生產(chǎn)指揮調(diào)度等相關(guān)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)管控需求。

        3.全媒體智能服務(wù)管理

        全媒體智能服務(wù)管理,基于微服務(wù)技術(shù)和容器技術(shù)架構(gòu)提供自然語義分析服務(wù)、智能推薦服務(wù)、智能檢索服務(wù)、數(shù)據(jù)訂閱服務(wù)、標(biāo)簽服務(wù)等,同時能夠?qū)Ω黝愊到y(tǒng)服務(wù)進行自動識別、輕量級封裝化分布式部署、負(fù)載均衡、統(tǒng)一管理、跟蹤監(jiān)控、用戶審計和授權(quán)等服務(wù)管控功能。實現(xiàn)針對采編數(shù)據(jù)、供稿數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、第三方渠道數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等與新聞采編發(fā)、新聞供稿、生產(chǎn)指揮調(diào)度、新聞熱點傳播洞察、新聞影響力分析、新聞信息統(tǒng)計監(jiān)測、統(tǒng)一用戶認(rèn)證、業(yè)務(wù)管理與運維監(jiān)控等業(yè)務(wù)系統(tǒng)問的服務(wù)化支撐,滿足數(shù)據(jù)資產(chǎn)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的分發(fā)共享、數(shù)據(jù)在線交易、數(shù)據(jù)調(diào)用等需求,實現(xiàn)全媒體信息智能化服務(wù)管理,滿足傳媒企業(yè)各類公共性大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)及管理需求。

        4.全媒體用戶洞察分析

        全媒體用戶洞察分析,能夠全方位深度洞察傳媒生態(tài)圈中的內(nèi)外部用戶,通過全觸點的用戶數(shù)據(jù)整合和拉通,構(gòu)建完善的媒體用戶標(biāo)簽體系及全生命周期用戶畫像,并對用戶畫像特征信息進行精準(zhǔn)標(biāo)識刻畫,具備宏觀、微觀和多維度的用戶畫像分析與瀏覽,能夠根據(jù)用戶特征如地域、年齡、興趣等進行分聚類分析,實現(xiàn)傳媒企業(yè)對內(nèi)外部用戶的價值度分析、偏好分析、特征分析和傾向性分析等,深度挖掘用戶價值,從而最大化地釋放用戶需求,促進傳媒機構(gòu)基于以用戶為核心的不斷優(yōu)化創(chuàng)新能力,在產(chǎn)品形態(tài)、傳播媒介、內(nèi)容選擇等多方面,更加貼合用戶需求,不斷增加受眾黏性,提升內(nèi)容的閱讀量和傳播力,擴大媒體影響力和輻射度,切實有效落實以用戶需求為核心的戰(zhàn)略目標(biāo)。

        5.新聞熱點傳播洞察及影響力分析

        新聞熱點傳播洞察及影響力分析,提供基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的傳播影響力分析挖掘能力,形成新聞熱點傳播影響力數(shù)據(jù)模型和指標(biāo)體系。通過對互聯(lián)網(wǎng)新聞數(shù)據(jù)持續(xù)性的大數(shù)據(jù)實時分析,實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)媒體、社交媒體和報刊上的傳播和影響力深度分析,實現(xiàn)對新聞熱點稿件或特定主體如時間、地點、事件、人物架構(gòu)等維度的分析,實現(xiàn)對新聞熱點事件進行傳播追蹤,形成關(guān)鍵粉絲分析、傾向性分析、觀點分析等,為傳媒企業(yè)新聞生產(chǎn)提供大數(shù)據(jù)傳播影響力分析手段。endprint

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