由名校承接课题服务方式
助力中国智慧城市创新与升级
| 互联网资讯规模化采集 | 采用多层级分布式的调度模式，对互联网资源进行大规模高效实时采集。覆盖1000家数字报、10000家媒体和政府网站、400个APP客户端、上百万的微信公众号和准全量的微博账号、涵盖头条、企鹅号、抖音、梨视频等分发平台。每日资讯数据增量300万，微博日增9000万，全库数据超过三百亿条 |
| 数据精加工指引 | 人工辅助标引+机器自动标引相结合的方式，实现对内容资讯的“精加工”模式，保证数据标签的多维度和精准度，更适配高信源数据在媒体行业的应用场景。 |
| 内容供稿云服务 | 将数字报、网站、新闻客户端、微信、微博、头条等自媒体平台的内容源数据进行分类归纳整理后，以“云端服务”或“在线实时推送落地”的方式满足用户对互联网资讯内容的数据需求，实现内容供给的SaaS云服务。 |
| 线索发现云服务 | 整合全渠道各类实时信息来源，为媒体用户提供互联网实时线索信息和素材来源。 |
| 热点分析云服务 | 通过聚类分析，实现对不同行业、不同地域的分类热点信息。所有热点数据提供多层级的分析下钻和语义分析，支撑媒体的选题研判和热点趋势的多角度掌控 |
| 传播分析云服务 | 为用户提供原创稿件的全网传播分析，包括传播转载分析、阅读互动分析、指标模型构建、传播路径分析和多维报表自动生成等。 |
| 专题跟踪云服务 | 以事件或专题为中心，构建专属的事件专题分析服务，包括事件的总览、关键因子探索、话题漂移追踪、传播节点分析等一系列深度挖掘的内容语义分析场景。 |
在并行采集基础上实现子模块的二级调度，
以保证大规模采集平台的高时效。
所有采集源都由人工整理配置，
保证了数据源头的“纯净”和完整性；
配备了专家级的知识标引团队，
对行业知识进行梳理、构建了数十个不同维度的媒体知识库。
利用NLP技术来实现内容智能化标引的
核心功能，保证数家库中的数据全部具备智能化知识属性，为行业应用夯实基础数据。
利用传统机器学习+深度学习框架和大数据
分布式计算框架等，对内容进行数百个维度的
统计和分析挖掘，以形成媒体行业所需的细化场景应用服务。
专业专职的数据分析师和算法工程师以
每日迭代的工作模式，以保证所有的分析结果都尽可能的客观准确。
