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產品概述

百分點智能全媒體服務系統(DeepEditor)基于大數據、人工智能等技術,自動化接入匯聚媒體多源異構數據資源,通過多級數據處理模型,實現數據的自動化處理,智能調度和全生命周期管理。包括全媒體智能資產服務管理、智能專題庫、傳播影響力分析、全媒體智能用戶洞察等服務,是一套依托大數據、人工智能技術,實現媒體內容“策采編”智能加工,傳播優化,用戶追蹤洞察的全視角、快反應的智能系統。


產品功能

全媒體智能資產服務管理

通過對媒體全域的業務數據和第三方資源數據進行自動化接入,為媒體企業提供大數據資產的全生命周期管理,對數據資產進行全流程、多渠道、多維度的分析,幫助企業實時掌握數據資產的情況,提供智能推薦、智能檢索、數據訂閱等服務。


智能專題庫

通過對海量新聞事件的智能挖掘關聯,自動聚合生成事件專題、人物專題、自定義專題等。通過對專題事件的事件關系、熱點關鍵詞、熱點走勢、熱點渠道、相關人物等多維度的分析,幫助用戶挖掘潛在的新聞線索,為選題決策、內容生產提供智能支持。


傳播影響力分析

基于大數據技術幫助媒體用戶實現傳播影響力的分析挖掘,形成新聞熱點傳播影響力數據模型和指標體系,實現對新聞熱點進行傳播追蹤、地域分析、粉絲分析等,為傳媒企業新聞生產提供大數據傳播影響力的分析手段。


全媒體智能用戶洞察分析

全方位深度洞察傳媒生態圈中的內外部用戶,通過全觸點的用戶數據整合和拉通,構建宏觀、微觀和多維度的媒體用戶畫像,實現傳媒企業對內外部用戶的價值度分析、偏好分析、特征分析和傾向性分析等,通過深度挖掘用戶需求,實現內容的精準推送,優化智能服務,提升用戶體驗,實現對用戶全生命周期智能化管理。


產品功能

全媒體智能資產服務管理

通過對媒體全域的業務數據和第三方資源數據進行自動化接入,為媒體企業提供大數據資產的全生命周期管理,對數據資產進行全流程、多渠道、多維度的分析,幫助企業實時掌握數據資產的情況,提供智能推薦、智能檢索、數據訂閱等服務。


智能專題庫

通過對海量新聞事件的智能挖掘關聯,自動聚合生成事件專題、人物專題、自定義專題等。通過對專題事件的事件關系、熱點關鍵詞、熱點走勢、熱點渠道、相關人物等多維度的分析,幫助用戶挖掘潛在的新聞線索,為選題決策、內容生產提供智能支持。


傳播影響力分析

基于大數據技術幫助媒體用戶實現傳播影響力的分析挖掘,形成新聞熱點傳播影響力數據模型和指標體系,實現對新聞熱點進行傳播追蹤、地域分析、粉絲分析等,為傳媒企業新聞生產提供大數據傳播影響力的分析手段。


全媒體智能用戶洞察分析

全方位深度洞察傳媒生態圈中的內外部用戶,通過全觸點的用戶數據整合和拉通,構建宏觀、微觀和多維度的媒體用戶畫像,實現傳媒企業對內外部用戶的價值度分析、偏好分析、特征分析和傾向性分析等,通過深度挖掘用戶需求,實現內容的精準推送,優化智能服務,提升用戶體驗,實現對用戶全生命周期智能化管理。


產品功能

全媒體智能資產服務管理

通過對媒體全域的業務數據和第三方資源數據進行自動化接入,為媒體企業提供大數據資產的全生命周期管理,對數據資產進行全流程、多渠道、多維度的分析,幫助企業實時掌握數據資產的情況,提供智能推薦、智能檢索、數據訂閱等服務。


智能專題庫

通過對海量新聞事件的智能挖掘關聯,自動聚合生成事件專題、人物專題、自定義專題等。通過對專題事件的事件關系、熱點關鍵詞、熱點走勢、熱點渠道、相關人物等多維度的分析,幫助用戶挖掘潛在的新聞線索,為選題決策、內容生產提供智能支持。


傳播影響力分析

基于大數據技術幫助媒體用戶實現傳播影響力的分析挖掘,形成新聞熱點傳播影響力數據模型和指標體系,實現對新聞熱點進行傳播追蹤、地域分析、粉絲分析等,為傳媒企業新聞生產提供大數據傳播影響力的分析手段。


全媒體智能用戶洞察分析

全方位深度洞察傳媒生態圈中的內外部用戶,通過全觸點的用戶數據整合和拉通,構建宏觀、微觀和多維度的媒體用戶畫像,實現傳媒企業對內外部用戶的價值度分析、偏好分析、特征分析和傾向性分析等,通過深度挖掘用戶需求,實現內容的精準推送,優化智能服務,提升用戶體驗,實現對用戶全生命周期智能化管理。


產品優勢

可視化的大數據管理平臺

系統提供數據資源進行自動化匯聚融合能力,通過組件模塊的智能調度方式,可實現工作流的創建、維護、監控,對結構化、半結構化、非結構化海量數據的整合。

高效的大數據處理能力

系統任務調度引擎采用多線程的設計,通過業務處理的實際過程和資源的總體情況控制線程數,利用多線程的并行處理,避免處理單元成為整個處理流程中的瓶頸,從而有效保證整個流程的處理效率。

智能化的專題識別

基于人工智能技術,通過自然語言處理技術、機器學習技術、深度學習技術和知識圖譜技術,實現了新聞事件專題的自動識別和關聯,相較人工識別,提升了識別的效率。


智能化的傳播分析

對新聞傳播數據多維洞察分析,通過百分點獨有的傳播力數值評價模型,確定傳播源頭,洞悉傳播路徑,掌握傳播詳情,分析傳播效果,以專業分析能力,為媒體提升品牌影響力提供智能分析和決策,實現“傳播力數據化,影響力可視化”。 


智能化的運營分析

基于模型及算法,構建用戶全息畫像,深度挖掘用戶價值,精準推送傳播內容,增強用戶智能化服務,提升用戶體驗。 


可視化的大數據管理平臺

系統提供數據資源進行自動化匯聚融合能力,通過組件模塊的智能調度方式,可實現工作流的創建、維護、監控,對結構化、半結構化、非結構化海量數據的整合。

高效的大數據處理能力

系統任務調度引擎采用多線程的設計,通過業務處理的實際過程和資源的總體情況控制線程數,利用多線程的并行處理,避免處理單元成為整個處理流程中的瓶頸,從而有效保證整個流程的處理效率。

智能化的專題識別

基于人工智能技術,通過自然語言處理技術、機器學習技術、深度學習技術和知識圖譜技術,實現了新聞事件專題的自動識別和關聯,相較人工識別,提升了識別的效率。


智能化的傳播分析

對新聞傳播數據多維洞察分析,通過百分點獨有的傳播力數值評價模型,確定傳播源頭,洞悉傳播路徑,掌握傳播詳情,分析傳播效果,以專業分析能力,為媒體提升品牌影響力提供智能分析和決策,實現“傳播力數據化,影響力可視化”。 


智能化的運營分析

基于模型及算法,構建用戶全息畫像,深度挖掘用戶價值,精準推送傳播內容,增強用戶智能化服務,提升用戶體驗。 


可視化的大數據管理平臺

系統提供數據資源進行自動化匯聚融合能力,通過組件模塊的智能調度方式,可實現工作流的創建、維護、監控,對結構化、半結構化、非結構化海量數據的整合。

高效的大數據處理能力

系統任務調度引擎采用多線程的設計,通過業務處理的實際過程和資源的總體情況控制線程數,利用多線程的并行處理,避免處理單元成為整個處理流程中的瓶頸,從而有效保證整個流程的處理效率。

智能化的專題識別

基于人工智能技術,通過自然語言處理技術、機器學習技術、深度學習技術和知識圖譜技術,實現了新聞事件專題的自動識別和關聯,相較人工識別,提升了識別的效率。


智能化的傳播分析

對新聞傳播數據多維洞察分析,通過百分點獨有的傳播力數值評價模型,確定傳播源頭,洞悉傳播路徑,掌握傳播詳情,分析傳播效果,以專業分析能力,為媒體提升品牌影響力提供智能分析和決策,實現“傳播力數據化,影響力可視化”。 


智能化的運營分析

基于模型及算法,構建用戶全息畫像,深度挖掘用戶價值,精準推送傳播內容,增強用戶智能化服務,提升用戶體驗。 


應用場景

將散布在各業務部門和采編各個環節的撰稿素材資源數據、內部稿件數據、產品資源數據、運營數據、用戶行為數據、互聯網資源和第三方數據等各類數據資源進行統一的匯聚管理,構建基于傳媒企業自身特點的全媒體資產匯聚能力。

幫助傳媒機構實時掌控數據資產的情況,實現采編發、供稿、生產指揮調度等相關業務環節的全生命周期的監測管理。

通過對內外提供基礎數據分析服務,實現全媒體信息智能化服務管理,滿足傳媒企業各類數據服務需求。

面對海量媒體新聞事件數據,媒體企業需要從中找到潛在的有價值的數據,為線索選題、事件分析、熱點識別、新聞素材等提供數據支撐。

智能專題庫服務通過對互聯網資源采集分析,自動生成不同類型的專題,實現新聞事件的智能挖掘關聯,全景呈現事件專題內容聚合,智能化識別熱點新聞事件,挖掘潛在的新聞線索,詮釋新聞事件演進過程,分析新聞事件發展態勢走向,為媒體新聞選題策劃及專題自動生成提供智能的支持服務。

隨著網絡信息科技的迅速騰飛,網絡媒介對于新聞傳播所起到的作用影響愈發深遠,通過傳播影響力分析,實現新聞的精準的傳播路徑識別及分析,并對新聞事件傳播分析提供數據支撐,通過分析新聞的傳播效果,幫助媒體用戶優化新聞內容,吸引更多的新聞讀者,提升媒體品牌吸引力。

在以往媒體內容的生產、發行是以媒體自身為主體進行的信息傳播,受眾被動接受信息。目前媒體業需要從服務受眾的角度,轉變服務理念,了解受眾的所需,同時加強與受眾的互動性,基于此建立媒體受眾的全面視圖。

全媒體智能用戶洞察,通過整合媒體內部與外部的數據,通過對用戶行為分析,建立起多維度多層次的分析洞察圖標,為媒體的內容生產、運營、產品、營銷、推廣等不同業務提供數據支持,輔助其進行業務決策。


多業務系統數據匯聚整合
新聞線索識別

將散布在各業務部門和采編各個環節的撰稿素材資源數據、內部稿件數據、產品資源數據、運營數據、用戶行為數據、互聯網資源和第三方數據等各類數據資源進行統一的匯聚管理,構建基于傳媒企業自身特點的全媒體資產匯聚能力。

幫助傳媒機構實時掌控數據資產的情況,實現采編發、供稿、生產指揮調度等相關業務環節的全生命周期的監測管理。

通過對內外提供基礎數據分析服務,實現全媒體信息智能化服務管理,滿足傳媒企業各類數據服務需求。

面對海量媒體新聞事件數據,媒體企業需要從中找到潛在的有價值的數據,為線索選題、事件分析、熱點識別、新聞素材等提供數據支撐。

智能專題庫服務通過對互聯網資源采集分析,自動生成不同類型的專題,實現新聞事件的智能挖掘關聯,全景呈現事件專題內容聚合,智能化識別熱點新聞事件,挖掘潛在的新聞線索,詮釋新聞事件演進過程,分析新聞事件發展態勢走向,為媒體新聞選題策劃及專題自動生成提供智能的支持服務。

傳播效果評估
用戶運營分析

隨著網絡信息科技的迅速騰飛,網絡媒介對于新聞傳播所起到的作用影響愈發深遠,通過傳播影響力分析,實現新聞的精準的傳播路徑識別及分析,并對新聞事件傳播分析提供數據支撐,通過分析新聞的傳播效果,幫助媒體用戶優化新聞內容,吸引更多的新聞讀者,提升媒體品牌吸引力。

在以往媒體內容的生產、發行是以媒體自身為主體進行的信息傳播,受眾被動接受信息。目前媒體業需要從服務受眾的角度,轉變服務理念,了解受眾的所需,同時加強與受眾的互動性,基于此建立媒體受眾的全面視圖。

全媒體智能用戶洞察,通過整合媒體內部與外部的數據,通過對用戶行為分析,建立起多維度多層次的分析洞察圖標,為媒體的內容生產、運營、產品、營銷、推廣等不同業務提供數據支持,輔助其進行業務決策。


案例

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