达观数据:发掘大数据时代下的媒体潜能

马云说:互联网还没搞清楚的时候,移动互联就来了,移动互联还没搞清楚的时候,大数据就来了。近两年,“大数据”这个词不断涌入大众的耳海,面对大数据,许多人都一头雾水。它貌似有着高不可攀的地位,却早已无声无息的融入我们生活的方方面面。前段时间热门事件“小李子莱昂纳多结束22年的悲情陪跑,“冲奥”成功,登顶奥斯卡影帝”获得媒体的争相报道。但比这一事件更受大众关注的则是在颁奖典礼到来之前,国外媒体以及大数据分析平台就已经纷纷进行奥斯卡预测,某知名人工智能预测公司依靠大数据命中奥斯卡三项大奖,大数据的预测能力无疑成为这场全球盛宴的最大功臣。(达观数据郭翠翠)

当文化创意产业遇上大数据应用技术

在迎之而来的全面量化的大数据时代下,面对方兴未艾的文化创意产业,“大数据”一词的重点已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着媒体信息技术发展进入了一个新的时代,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和媒体信息技术带来的技术挑战和困难,代表着大数据处理所需新的技术和方法,也代表着大数据技术和应用对文化创意产业所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。

媒体作为文化创意产业核心部分,其无可比拟的影响力可以波及社会各个行业。它既是文化创意产业的重要载体,又是整合泛文化创意产业资源的最佳平台,其强大的品牌塑造力、优异的资源整合力、较好的创意能力都是发展文化创意产业的关键,但在互联网时代下如雨后春笋般兴起的媒体们想要生存下去,难度也是不可小觑的。用新浪总裁曹国伟的话说:“互联网新媒体已经给整个文化创意产业带来了根本的变化。内容和信息再也不仅是掌握在少数精英手中,而是掌握在每一个人的手中,众多的信息与内容足以使他们有能力做传播。”这也是新媒体崛起的原因。但是,当一个新的产业崛起之时,既没有提升自身核心竞争力、又没有审时度势,利用好当下的有利资源去丰富自己的实力,那么这样的媒体还没来得及回光返照就已经一命呜呼了。

达观智能多元化的大数据技术服务

对于媒体而言,大数据就像是福尔摩斯,能够拨开重重迷雾,找到问题的本质并提供相应的解决方案,而关键在于,媒体是否真的懂得如何去驾驭它,让它为其服务。现实是,不是所有的媒体都已然具备一身攻城掠地的大数据实力。文化创意产业断然离不开大数据的支撑,媒体想要发光发亮也需乘着大数据的东风,才能体现到个性化服务。为此,达观数据(DataGrand)的服务理念是始终围绕媒体等企业需求、用户需求及整个媒体生态来进行研发。达观提供的大数据服务甚至能改变媒体的运作模式,实现再生。

达观数据(http://www.datagrand.com/)推出的大数据应用服务主要致力于为企业提供高质量的大数据处理、搜索引擎和个性化推荐等服务,技术涵盖文本挖掘、数据的采集与处理,以智能化系统整合大数据技术和文化产业资源,最大化发挥大数据信息对于文化创意产业尤其是媒体的推动作用。目前已为数十家媒体及企业提供大数据技术平台搭建和大数据驱动的SaaS应用,客户涵盖各行各业,同时已经与Ucloud、七牛云存储、爱数等知名云服务企业开展战略合作,并共同为客户设计解决方案。(达观数据 郭翠翠)

文本挖掘——让媒体带给世界一份高贵的服务与引导

在这传媒为导向的时代里,媒体需扮演一个高雅且正义伟大的角色。随着新媒体的迅速发展与普及,人人都是舆论的发起者,各种媒体网站的兴起也伴随着各种形式的网络垃圾出现,或是窃取人们个人信息的木马,或是骗取人们的流量的恶意链接,或是进行虚假宣传的推广广告,或是传播涉黄涉政的不良信息,造成社会混乱等。如何对浩如烟海的文本信息进行分类、组织和管理,不仅在互联网界已经成为一个具有重要用途的研究课题,也是媒体界需要急需解决的难题。在用户交互体验中也能直观的感受其重要性。所以文本信息的处理对于文本数据的挖掘使用是至关重要的一环。

达观数据(http://www.datagrand.com/)的文本分类系统可将媒体海量的、形式复杂的原始素材,整理成文本分类语料库。深入发掘文本多个维度的特征以强化语义处理,并且根据实际应用场景采取相应的特征抽取方法,大幅提高了新闻等数据处理效率。聚合多种算法对语料数据进行训练学习后的预测结果,充分发挥各种算法的优势,有效地提高了文本分类的准确率。文本分类应用尤其广泛,涵盖文章分类、情感分析、违规信息识别等方面,帮助用户正确分辨信息的真伪性,达观数据不仅为大众建立了一个洁净的网络环境,还有效降低媒体人力成本,推动自动化运营,为媒体发展提供强大助力。

搜索引擎——提高网站友好性的利器

假设网站是一个巨大的图书馆,每条信息就相当于一本书,而用户则是阅读者,这时搜索引擎就相当于图书管理员,他们在阅读者需要某些书或者类似的图书时,能及时准确的送到阅读者身边。

说起及时准确的搜索引擎,除了众所周知的百度、谷歌等企业拥有自身强大的搜索系统外,中小型网站只能靠自身研发,不仅耗时耗力搜索结果还不尽如人意。当某科技类新闻网站的编辑在自家网站上都搜不到自己发布的文章时,相信他一定是困恼的,不仅用户,更有开发者。达观数据(http://www.datagrand.com/)拥有一套完整的、更智能的搜索引擎,可通过算法分析用户数据,不但能自动给出搜索提示词,还能帮助媒体解决用户输错、不完整、啰嗦等问题,智能识别用户搜索内容,甚至可以根据用户搜索内容识别出相关的词条,大大提升了用户体验。我们习惯了百度试的搜索,当见到搜索框时,大脑下意识就会认为,只要通过输入就能找到我们想要的答案,但是在技术实现上来讲,真是只有像达观数据这样的行家才能做到如此完美的效果。

推荐系统——商业运作的必然选择

现今网络化的媒体平台将受众重新聚合,新媒体的使用者大多是以兴趣爱好等进行群体划分。与传统社会相比,先进社会结构的紧密型和稳定性日益削弱,人们对于文化创意产品消费有了个性化的需求,大数据的运用在区分受众市场中有着显著作用。达观数据(http://www.datagrand.com/)运用基于大数据的推荐系统,可以达到传播的独特化、精确化、使受众群体细化为受众个体。传播者和生产者能够透过大数据,发现不同受众的独特需求,提供给受众个性化服务,让受众对生产出的产品更加认同和接受,也就是个性化的推荐系统(Personal RecommenderSystem)。

广电网络、影视制作、出版发行、演艺娱乐、动漫游戏、文化会展等媒体文化产业,在生产过程当中创造和采集了海量且高速变更的数据信息。每一个数据都来自一个鲜活的观众个体,对这些数据的分析可以得出受众的喜好和需要等可供开发的信息价值,据此来生产文化创意产品并匹配推荐,能够获得较好的成效。达观大数据推荐系统正逐步应用在娱乐、音乐、电影、报刊等产业的分析、营销等方面,大数据推荐系统的科学应用缔造了很多网站的成功,根据观众喜欢的拍摄内容、导演和艺人匹配推荐,增加的点击量和浏览次数;根据用户偏爱的文章内容和风格,推荐相应的阅读,吸引用户的目光,进一步增加阅读量。一点点的累积点击量就是一个媒体文化业的大成功。

数据挖掘技术——发挥企业的独特优势

达观数据(http://www.datagrand.com/)的数据挖掘是一种崭新的商业信息处理技术,其主要是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取,转化、分析和模式化处理,从中提取辅助商业决策的关键信息。强大的数据采集能力可从网页、公众号、行业情报、在移动端APP植入SDK及与客户的数据库对接等多种渠道获取信息并整合资源,然后根据客户的需求去进行流量来源、产品分类、用户行为等多维度的统计,找出适合媒体的运营方向。文化创意产业现已全面挺进,媒体电子化趋势为用户提供了便利的信息获取方式和广泛的选择。数据挖掘的技术为媒体提供了更加深入了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。以数据挖掘技术整合大数据技术和文化产业资源,最大化发挥大数据信息对于文化创意产业的推动作用。

达观数据(DataGrand)还具有专业的数据挖掘系统,通过产品分类、流量来源及用户行为的数据统计可以帮助媒体等文化创意产业精准地记录用户的每一次阅读,每一个点击,将海量的外部数据与媒体等企业内部数据无缝衔接,挖掘数据背后的价值。通过内部数据的操作和对比,达观大数据平台也可以依据信息的相关性和相似性发现数据背后隐藏的商机,甚至可以预测用户对于相关产品的需求并予以智能推荐,会收获到意想不到的效果。而由ACM国际竞赛团队开发的个性化推荐系统,则可以针对每位用户生成用户画像进行个性化推荐,在合适的时间、合适的地点将合适的内容推荐给合适的用户。针对个性化需求的文章内容,新颖独特的广告形式,使得观众更容易被吸引并接受,达观数据以更加个性化的推荐,更加精准化的投放,将文化创意产业数据所蕴含的价值发挥到最大化。

达观企业大数据服务为文化创意产业助兴

大数据时代的驱动下,文化创意产业的发展需要大量的数据信息和高效的处理技术,更需要以数据为基础来搭建营销的新平台,达观按标准化方式提供数据服务,易于快速扩展,各种渠道自动获取的数据在达观平台上长期积累,绝对会为企业构造更高的竞争壁垒。

在当前业务模式以及未来增长前景都极不确定的情况下,可以肯定的是,达观数据会为各大媒体公司努力制定合适的战略举措,共同迎接大数据时代所带来的巨大挑战,获取新的增长机会,带动媒体从大众化向个性化转变。(达观数据郭翠翠)

原文发布于微信公众号 - 达观数据(Datagrand_)

原文发表时间:2016-03-29

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏新智元

【巨头豪赌AI云】谷歌、微软、亚马逊押注MLaaS,三家战略、战术大阅兵

编辑:cecilia 马文 弗朗西斯 【新智元导读】昨天,谷歌重磅发布Cloud AutoML,这个无需写代码,全自动训练的AI工具被视为谷歌在机器学习服务(...

35060
来自专栏PPV课数据科学社区

2017年机器学习发展十大趋势预测,悲观还是现实?

来源:今日头条 概要:按照惯例,我们首先回顾机器学习技术在实际应用层面的发展历程 “分析时代”目前仍处于起步阶段,它为我们带来众多值得期待且为之兴奋的构想与承诺...

385100
来自专栏人工智能快报

机器人教师将进入小学教室

美国每日科学网(www.sciencedaily.com)刊文称,机器人教师已经走进了小学教室。 最近发表在开源杂志《计算神经科学前沿》(Frontiers i...

30870
来自专栏CDA数据分析师

嘿!看谷歌如何用数据分析重新定义HR!

HRM新思维——谷歌用数据分析重新定义HR的十种新模式 当人们解读谷歌公司的成就归功于领先的技术及商业模式的时候,然而谷歌公司却坚定地认为,他们的成功来源于成功...

30950
来自专栏PPV课数据科学社区

大数据最大的问题不是隐私,而是不开放

不过现实还是要从理想说起,【理想】经常都会和一些时髦的东西沾边,就像10年前无线热的时候,我就在做无线。【其实我们所说的大数据,就是公众数据分析,拥有最大的公众...

27950
来自专栏灯塔大数据

2016 美国大选预测失败意味着什么?14 位专家帮你分析数据科学的未来

本文中一共采访了14位数据科学和预测分析领域的专家。除了表示大数据和预测分析技术将在2017年度得到更大的发展之外,他们普遍提到了通过大数据分析对2016美国...

29740
来自专栏数据科学与人工智能

【机器学习】浅谈机器学习的职业发展方向

一、机器学习相关的公司分析 1、大的有师傅的公司 这类公司主要是百度,阿里和腾讯。共同的特点是数据很大,机器学习的团队比较庞大,一般进去的同学都可以有师傅带...

421100
来自专栏人称T客

IDG 2018年企业云研究报告,73%的企业“处于云中”

本月早些时候,知名研究机构IDG发布了自身2018年云计算研究报告(2018 IDG Cloud Survey)的执行概要。根据该摘要,IDG的此份报告的研究目...

13110
来自专栏AI科技大本营的专栏

观点 | 转行人士如何在人工智能领域保持一定的竞争力?

前几日,AI科技大本营推送了一篇《年薪25万只是白菜价,这几个专业的毕业生正被疯抢》的文章,引起了AI领域众多学习者和从业者的热议,有赞同的,也有怀疑的,但营长...

391100
来自专栏新智元

云知声黄伟:AI 从感知、认知向通用智能演进,深度学习技术落地秘笈

【新智元导读】云知声 CEO 黄伟在 世界人工智能大会 AI WORLD 2016 发表演讲《AI 已来,未来已来》,分享了云知声在技术、产品、商业上的思考。黄...

55350

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券