数位之墙的主题式汇整和机器自动聚合

2024-03-22 18:08

本文主要是介绍数位之墙的主题式汇整和机器自动聚合,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 数位之墙的主题式汇整和机器自动聚合

Zhengyun_ustc 20070315

发现数位之墙竟然在半年前曾经这么说过,呵呵,很像我们最开始谈起的概念,只不过不再是搜索引擎人员来做搜罗,而是机器自动生成的,从而发现所有热点,并进一步精耕细作为一个一个有趣的话题,继而串连起来形成专题。百度新闻、Google新闻的原理也就是这样。只不过,新闻的自然语言处理还是相对简单的,毕竟文字规整,内容聚焦性强,发散性弱。网民零散的语言则更发散,更无厘头,文字风格更迥异,所以对自然语言处理提出了更高的要求。

Web 2.0 革命(二)新媒体初成》[作者摘要:号称是新媒体,却只放二手内容。]

然而,为了提升「网站总页面浏览量」而必须进行的「内容生产」,却非科技背景发家的矽谷工程师所擅长。于是搜索引擎经营者开始思索内容要从哪里来的问题。

第一个解决方法,就是开始编辑「互联网杂志」。传统的杂志有记者和编辑,经过每期编辑会议决定当期焦点后,再经过各式压榨脑力的过程而将内容产出。印刷后出版,透过渠道销售。

「互联网杂志」则是由搜索引擎人员搜罗互联网上有趣网站进行主题式汇整形成一个个专题放置于搜索引擎上进行导览。没有记者,不产出内容,这些人只做编辑,发行时也没有渠道和印刷成本。

在观看这些导览时,用户虽然最终会离开搜索引擎,但是已经初步达成延长用户停留时间的目的。在这里,我们第一次看见互联网带来的带宽与储存成本的降低,为出版业的变革敲下第一响。

 

黄彦达写了系列文章纪念数位之墙十年,写得太好了。如果你已经错过了数位之墙好多年,那么这一次决不应该错过。

数位之墙十周年:一个黑手的学习之路
我希望自己不要忘记,卷起袖子工作的那种畅快淋漓感觉。

数位之墙十周年:一个商人的营利之道
我是个梦想追逐者,但同时流著商人的血液。

数位之墙十周年:一个青年的炼心之地
我对虚名的体悟:「任何大师都是有上司的」以及「别以为抢到了媒体的麦克风」。

数位之墙十周年:一个教士的传道之志
让我们流泪的其实不是钱的味道,互联网对人类社会的意义远超于此。

数位之墙十周年:一个中年的挥泪之别
这样的人生,老天爷真是对我太厚爱了。

 

 

Trackback: http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=1531158


这篇关于数位之墙的主题式汇整和机器自动聚合的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/835866

相关文章

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

线性代数|机器学习-P36在图中找聚类

文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大,需要补充太多的知识点,教授讲得内容跨越较大,一般一节课的内容是书本上的一章节内容,所以看视频比较吃力,需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构: Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置,A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个

基于51单片机的自动转向修复系统的设计与实现

文章目录 前言资料获取设计介绍功能介绍设计清单具体实现截图参考文献设计获取 前言 💗博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师,一名热衷于单片机技术探索与分享的博主、专注于 精通51/STM32/MSP430/AVR等单片机设计 主要对象是咱们电子相关专业的大学生,希望您们都共创辉煌!✌💗 👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻 单片机

ural1009 数位dp

1009. K-based Numbers Time limit: 0.5 second Memory limit: 64 MB Let’s consider  K-based numbers, containing exactly  N digits. We define a number to be valid if its K-based notation doesn’

Python3 BeautifulSoup爬虫 POJ自动提交

POJ 提交代码采用Base64加密方式 import http.cookiejarimport loggingimport urllib.parseimport urllib.requestimport base64from bs4 import BeautifulSoupfrom submitcode import SubmitCodeclass SubmitPoj():de

【机器学习】高斯网络的基本概念和应用领域

引言 高斯网络(Gaussian Network)通常指的是一个概率图模型,其中所有的随机变量(或节点)都遵循高斯分布 文章目录 引言一、高斯网络(Gaussian Network)1.1 高斯过程(Gaussian Process)1.2 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)1.3 应用1.4 总结 二、高斯网络的应用2.1 机器学习2.2 统计学2.3

Jenkins构建Maven聚合工程,指定构建子模块

一、设置单独编译构建子模块 配置: 1、Root POM指向父pom.xml 2、Goals and options指定构建模块的参数: mvn -pl project1/project1-son -am clean package 单独构建project1-son项目以及它所依赖的其它项目。 说明: mvn clean package -pl 父级模块名/子模块名 -am参数

✨机器学习笔记(二)—— 线性回归、代价函数、梯度下降

1️⃣线性回归(linear regression) f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b​(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices: 如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子,当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^

【机器学习-一-基础概念篇】

机器学习 定义分类算法 应用 定义 机器学习最早是被Arthur Samuel 提出的一个概念,指计算机无需明确编程即可学习的研究领域。1950年他发明的跳棋程序,这个人机对弈游戏让他的声名鹊起,机器学习这个概念才进入大众的是视线。 在这个跳棋程序里,他编程了一种算法,这个程序与Arthur下了数万次跳棋,计算机逐渐学会了下在哪里有更大的可能会赢得比赛,哪里会输,通过这种方法,最