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1、社交和用戶行為分析：
根據(jù)微博行為、閱讀行為、地理位置、職業(yè)、年齡等挖掘出興趣。通過社交行為分析，5秒鐘計算出用戶興趣；通過用戶行為分析，用戶每次動作后，10秒內(nèi)更新用戶模型。
2、自然語言處理和圖像識別技術(shù)：
對每條信息提取幾十個到幾百個高維特征，并進行降維、相似計算、聚類等計算去除重復(fù)信息；對信息進行機器分類、摘要抽取，LDA主題分析、信息質(zhì)量識別、敏感詞過濾、正能量指數(shù)計算等處理
3、基于機器學(xué)習(xí)的推薦引擎：
根據(jù)人的特征、環(huán)境特征、文章特征三者的匹配程度進行推薦
推薦時考慮信息質(zhì)量以及正能量指數(shù)，推薦熱度高、正能量值高的文章給更多人
4、實時海量數(shù)據(jù)處理構(gòu)架：
實時推薦，0.1秒內(nèi)計算推薦結(jié)果，3秒完成文章提取、挖掘、消重、分類，5秒計算出新用戶興趣分配，10秒內(nèi)更新用戶模型。
5、精準定位人群進行傳播：
根據(jù)用戶所在城市，自動識別本地新聞，精準推薦給當(dāng)?shù)鼐用?br /> 可根據(jù)用戶年齡、性別、職業(yè)等特征，自動計算并推薦其感興趣的資訊
傳遞社會正能量的武器
通過對海量信息的計算，可對社會突發(fā)事件做輿情預(yù)判，及時放大有價值的正能量事件
通過轉(zhuǎn)發(fā)到社交網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)正能量的進一步傳播和放大
構(gòu)建知識型社會的有利武器
精準識別用戶的興趣愛好，每天推薦符合其職業(yè)、生活需要的積極向上的知識性內(nèi)容。