一、背景

近年來,微博等社會化媒體成為了時下最為時髦的互聯網應用。它不僅是互聯網發展的一個新興產物,也是社交平臺更趨豐富和細化的應用分支。自從2009年新浪推出國內首個微博平臺以來,微博在國內的發展猶如雨后春筍,遍布大江南北。

直觀、便捷、高效的傳播與轉發模式,是微博運營挖掘商機的潛在動力。每一個微博注冊用戶,既是用戶者同時也是消費者。美國財經網站CNNMoney曾撰文指出,Facebook每名用戶每個季度能給其貢獻1.21美元的營收,在這個微博火熱的時代,誰搶占了微博的先機,誰就會在激烈的競爭中更脫穎而出。

由于微博用戶、微博內容及其復雜性的持續增加,要想實現高效、快速的從海量微博內容中挖掘有價值的信息,并從中提煉出具有商業價值的決策分析數據,對于任何一個數據挖掘的企業或者微博運營者來說都面臨著極大的挑戰。


二、解決方

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三、關鍵技術

◆語義分析:基于多年的語義分析技術積累,整合了企業在非結構化數據處理各個環節的關鍵技術,如垃圾過濾、內容聚合、內容分類、情感分析、觀點抽取等。

◆標簽推薦:采用深度學習方法,提高標簽推薦的準確性,便于營銷策劃。

◆概括聚類:多層次的標簽體系,逐層概化。

◆多租戶:簡單部署,一套服務同時滿足不同應用的需求。


四、價值與優勢

1)社會化媒體擁有龐大的用戶群,通過獲取與理解客戶信息,影響客戶行為,繼而幫助商家實現點對點精準化營銷,真實性高,轉化度高。

2)大數據挖掘處理能力保障

√ 基于Hadoop的分布式文件系統云計算技術

√ 基于MPP結構化數據的數據庫技術

√ 分布式數據挖掘引擎、支持決策樹、聚類、回歸、神經網絡、SVM等算

√ 文本數據挖掘、機器學習

3)提供從平臺建設到數據挖掘,再到咨詢策劃一體化解決方案,達成網絡數據應用與市場運營管理一體化。