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第117章 规则制定者&极光舆情关爱套餐(第2页)

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首先是核心技术模块。

其一,架构设计必然要选择分布式架构,以处理动輒百万千万级的高並发。

同时基於云计算底层,自研分布式消息队列,支撑每秒百万级动態发布。

对比一下,同期的推特,仅支持数千级並发,可想而知其中的难度。

不过对於他们来说,这两点反而是最简单的。

因为悠米社区的核心架构,採用的就是分布式架构,他们已经掌握的很熟练了。

且极光云的研发,已经进行到最后的攻坚阶段,预计年底之前,便能上线试运行。

其二,实时推荐算法,实现“兴趣流”

推送。

这一点,同样是他们最擅长的,瑶瑶姐带著几个牛马就能搞定。

其三,用户兴趣图谱。

可以基於悠米社区1.4亿用户的发帖、点讚、好友关係数据等,构建“六度传播模型”

,以精准预测热点话题。

同样是算法的问题,但是要训练模型,可能需要借用交大的超算,比较耗时耗力。

其四,舆情监控系统,需要通过自然语言处理算法,实现情感分析、垃圾信息过滤。

这一点还是相当重要的。

微博这种类型的平台,相当於一个“网络化粪池”

,什么牛鬼蛇神都能来拉上一坨。

前世乌烟瘴气的渣浪微博,以及因为敏感言论被封的饭都,就是两个很好的例子。

而舆情监控系统,就相当於一个筛子,把大坨的直接筛掉。

然后搭配人工审核团队,处理遗漏下来的小坨。

至於那些稀的,只能让网友自己消化了。

此外,还可以搞点些差异化功能设计。

比如,他们同样十分擅长的开放平台战略。

又比如话题標籤系统,引入#奥运#等標籤聚合功能,结合爬虫实时抓取全网奥运新闻。

还有多媒体融合,集成悠米视频的flash播放器,支持动態嵌入视频。

推特於2011年推出了这项功能。

甚至可以更进一步,將悠米视频的观看时长、弹幕热词等,与微博內容標籤相关联,

实现“视频-文字”

跨模態推荐。

如果能够达成以上的种种功能,极光微博將帮助悠米生態,完成从垂直社交平台,向全场景数字社会的进化。

悠米社区、悠米视频、极光微博,將形成一个完整的內容形態闭环。

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