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Gene Hong
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完整資料:https://goo.gl/BxkKd1 講者簡介: 陳昇瑋博士現為台灣資料科學協會理事長、中央研究院資訊科學研究所研究員暨資料洞察實驗室主持人,研究領域為使用者滿意度、多媒體及社群系統及計算社會學等,在使用者/社群意見及感受的淬取及量化方面持續有代表性的研究創見。陳博士堅信資料及資料分析的價值,長期推廣資料科學及其在各領域的應用,發起台灣資料科學協會及台灣資料科學愛好者年會,期能將對於資料科學的熱情傳達給大眾,一起來探索資料科學的潛力,並將資料科學引入每個人的專業領域之中。 授權方式:公開 投影片:https://goo.gl/VJ7iOe 直播:https://goo.gl/6X7snC
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4.
新媒體 in 百度百科? 1.
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5.
Gene Hong/食夢黑貘 個人版 BBS
(Blog 0.1?) 部落格觀察 林克傳說 新文易數
6.
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Availability 預測 (模型) Prediction (Modeling) 社群/行為 分析 Social/Behavior Analysis …… SEO
7.
新媒體的數據 Google Analytics (Web
Log) Custom Relation Management Social (外部) Analysis SNS Signal
8.
網路數據的獲取 Log/JS API Crawler
9.
網路數據的價值 1. 全樣本 2. 即時 3.
客觀 (非侵入式) 4. 時間覆蓋率
10.
系統設計的不同處 1. 不能要求使用者行為 2. 量級相當大 3.
穩定度相當低 4. 錯誤率相當高 5. 要能夠修正 6. 無法決定數據來源
11.
網路行為層級 1. 閱讀 2. 按讚 3.
搜尋 4. 留言 5. 分享 6. 發表 7. 行動
12.
次級資料 1. 我們有時只能從已抓的資料下手, 而不是最實際的資料 2.
這種指數的計算是簡化其複雜度, 一定會失去一些意義 3. 我們可以視其須要及適用度, 去調整演算法或資料搜集 4. 對於資料的可能性與適用性, 我們還須要一段路來學習
13.
tag.analysis.tw (新文易數) 記者的採訪與下 Tag 所有記者的聚焦 使用者社群的熱度 轉計算到
Tag 的熱門話題 => 知道 PGC (OGC) 與 UGC 的差異
14.
新文易數的系統流程 (I) 1. 抓取媒體的文章列表 2.
每篇文章的 Tags 3. 計算 Tags 總數 4. 計算分數 (Normalization) 5. 從趨勢計算爆發力 6. 計算 Tag 關聯與距離等基本數值
15.
新文易數的系統流程 (II) 7. 計算等價標籤 8.
把 Tag 組成事件 9. 計算出主要標籤 10. 做成事件簿與新聞牆
16.
新文易數的系統流程 (III) 11. 計算有意義的標籤 12.
套用在沒有 Tag 的新聞網站 13. 計算連結文章的社群數值 14. 回算出每個 Tag 的社群數值
17.
新文易數的可能性 1. 關鍵字/標籤 2. 聲量/趨勢 3.
正負評
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