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大数据在媒体融合生产业务上的应用方案
发布时间:2017-08-31

大数据在媒体融合生产业务上的应用,主要体现在以下方面:

1、媒体大数据基础平台:通过方正媒体大数据基础平台可以实现向整个新闻媒体行业全媒体新闻编采业务提供相关的互联网新闻数据和互联网热点数据的订阅与推送服务,以提升新闻报道的编采能力、时效性和有效阅读率。


2、媒体新闻热点聚合:媒体大数据系统通过数据智能处理技术中的自动关键词提取、自动摘要提取、自动分词、新闻发现引擎、实体关系抽取服务、自动聚类服务、热词分析引擎、信息过滤引擎的协同工作,实现对新闻热点数据的聚合与提取,并将所获得的新闻热点通过地域信息和领域信息进行聚合,最终在媒体大数据系统进行呈现。


3、新闻趋势分析:系统可以利用大数据技术对新闻素材进行聚合与量化分析后,在一定时间段内可对某一主题新闻进行追踪,按照新闻热度变化做出可视化趋势曲线,当选定新闻的报道量、转载量等信息发生变化时,新闻趋势曲线随之动态变化。


4、媒体写稿辅助服务:媒体大数据系统通过与新闻生产系统的整合,可以直接在新闻生产系统的稿件编辑器界面的右侧提供写稿辅助服务,通过编辑器的实时运算,可以自动抽取当前正在编辑的稿件信息中的关键词信息,并通过媒体大数据系统自动在报社的内部历史报刊资料库、行业信息资源库和所指定互联网信源范围内进行查询,将符合条件的稿件,图片等信息自动呈现在编辑器右侧,供编采人员查阅。


编采人员通过对相关素材稿件的查阅,对于其中有价值的章节可以直接进行一键式引用,或者直接调取编辑器编辑,同时系统会自动记录所引用的原始稿件信息,以便满足日后再次查阅和审核等业务流程所需。


5、媒体绩效考核指标:为了提升报社实际编采人员的工作积极性和工作质量,绩效考核是最核心的业务管理手段,但是受制于新媒体的各项有效考核指标信息都比较难于获得,需要耗费极大的人工去收集整理。


网站及新媒体的绩效考核指标,主要包括整体用户、粉丝数量,访问数量,评论数量转发等多个指标。通过大数据系统,还可以获得原创稿件的转载数量、各大主流媒体头条数量,以及原创稿件在其他转载中的访问、评论等数量。通过这些数据的补充,可以增大对于优质原创稿图创作的激励,优化现有绩效考核。


6、媒体j9集团的版权监控管理:媒体大数据系统通过数据智能处理技术,实现对新闻原创新闻在互联网上的转载情况,并将所获得的新闻转载信息在媒体大数据系统进行呈现。我们将转载用户进行类别分析,涉及侵权信息启动存证和维权管理。


7、媒体影响力分析:通过一整套可配置的媒体影响力算法模型,通过相关媒体日常发稿情况,互动情况,信源来源,分级分类等因子,可以构建其相关媒体的影响力模型。进行传播影响力分析和榜单排行。


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