【摘 要】
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互联网、大数据和新媒体技术的发展带来媒体传播渠道和内容形态革新性变化,分析用户在不同渠道新闻采用和传播情况是挖掘用户行为、构建用户画像、增强稿件传播力和采用率的重要组成部分.然而,由于新媒体技术的发展,媒体融合成为趋势,用户和媒体的关系变得更加复杂多变,传统的媒体统计服务方式难以满足使用者对用户采用情况的直观化、可视化、多维化的需求.本文从多源头收集用户、机构、媒体等单位信息,利用大数据、规则匹配、标签提取等技术,构建了基于用户画像分析的媒体知识库,充分发掘了数据资源的要素潜力,打破了系统项目间的信息壁垒
【机 构】
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新华通讯社通信技术局技术研发中心,北京 100083
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互联网、大数据和新媒体技术的发展带来媒体传播渠道和内容形态革新性变化,分析用户在不同渠道新闻采用和传播情况是挖掘用户行为、构建用户画像、增强稿件传播力和采用率的重要组成部分.然而,由于新媒体技术的发展,媒体融合成为趋势,用户和媒体的关系变得更加复杂多变,传统的媒体统计服务方式难以满足使用者对用户采用情况的直观化、可视化、多维化的需求.本文从多源头收集用户、机构、媒体等单位信息,利用大数据、规则匹配、标签提取等技术,构建了基于用户画像分析的媒体知识库,充分发掘了数据资源的要素潜力,打破了系统项目间的信息壁垒,推动了数据协同管理和服务,让高质量的数据资源为更多的研发产品提供有力的数据支持和保障.文中介绍了基于用户画像分析的媒体知识库的建设意义和设计原理,对关键技术和实现进行了深入研究,在此基础上提出了基于媒体知识库的智能化应用展望.
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