社交媒体数据挖掘

时间:2019-03-29 16:34:00 阅读:54次

  十五年前,社交网络不存在。今天,超过10亿人或多或少地定期登录Facebook以分享文章,照片并与“朋友”联系。通过这个“生活”信息档案和其他类似的人,社交网络提供了前所未有的数量和个性化的个人和非个人信息,这些信息可能是一种有价值的,如果是凌乱的情报金矿。

  社交媒体数据挖掘的实践收集和处理在Facebook和Twitter等网络上共享的非结构化信息(诸如帖子,评论,推文,图像等)。

  所收集的信息可以以多种不同方式使用,例如用于识别当前和未来趋势,创建社交个人资料,捕获消费者洞察或用于通过网络的用户点击用户创建丰富的知识库。通过实时分析数据,社交媒体数据挖掘也可以促进更复杂的预测建模。

利用人工智能和认知技术进行社交媒体数据挖掘

  由人工智能和认知技术驱动的社交媒体数据挖掘可以从社交媒体收集的信息中提供更强大的智能。关键是它对语言,意义和背景的理解。要捕捉客户在社交媒体上表达自己的独特和个人方式,需要了解用语言表达的细微差别,影响力和后果。

   Cogito认知技术了解用户在社交媒体上进行交流的方式的独特方面,例如通过俚语,行话,首字母缩略词和缩写。通过这种方式,该技术可以通过理解信息中表达的内容,背景,意图和情感,帮助用户听取和理解社交媒体上的声音。

使用社交媒体数据挖掘

  为了了解社交媒体的影响力,请考虑一下,在2016年美国总统大选中,从第一次总统辩论到选举前一天,推特上发布了超过10亿条与选举有关的推文。在这里,它成为了关于突发新闻和分享意见的对话和反应的首选场所。根据TechCrunch的这篇文章,社交媒体在预测选举的最终结果方面比传统民意更为有效。

  因此,社交媒体数据挖掘软件在许多领域得到应用并不奇怪。公司,政党,社会和宗教团体以及其他人利用社交网络上分享的对话和评论来收集信息和情报,以推动对市场,竞争对手,客户,竞争对手等的研究。

  要了解如何将认知技术应用于社交媒体数据挖掘,请浏览我们的专家智商报告,我们将分析有关政治,体育,流行文化和其他主题的推文。

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