技术:
通用平台:
数据处理:
方案:
产业升级:
数字化:
一个供各大主流文章系统,论坛系统等使用的多线程内容采集发布程序。基于内容列表页和内容页的调度采集,支持移动端采集和PC端采集。
支持的功能包括:
列表页模板配置,详细页模板配置,入库方式,Agent配置。
基于Csspath进行页面的解析抽取,支持任务调度策略。
对SaaS的多站点进行运营支撑管理
功能包括:公司管理,站点管理,类目管理,内容管理,内容审核管理和系统管理
技术点:
基于Java语言开发
基于SpringMVC,数据库采用Mysql,支持Mysql的主从复制。
基于SaaS的h5微官网,同时兼容PC浏览器。以服务的方式对外提供服务,详情参考本站!
完全自主研发,拥有自主知识产品,基于SpringMVC进行封装,更方便快速的的开发出新的系统从而节省开发时间,降低开发成本。可以基于此开发运营管理平台,OA等互联网化的产品。
李自成知识图谱计算引擎是一个基于深度学习的开源中文知识图谱抽取框架,支持低资源、长篇章、知识抽取工具,可以实现命名实体识别、关系抽取和属性抽取功能。 该框架的目标是为用户提供一个高效、准确、可扩展的知识图谱计算引擎,以便更好地管理和利用大量的结构化和非结构化数据。
解决企业数据量庞大传统的SQL搜索太慢的问题,利用集群机制对大量数据进行索引,对外提供检索服务,提高查询的时效性和高可用性。
基于新闻,人物词典计算人物的关系亲密度,基于构造的fx去寻找人与人之间的连结。
传统企业互联网升级,然后基于业务系统搭建基于Hadoop的数据平台,帮助企业做数据整合和数据智能化做数据铺垫。
慕课包括私有慕课,慕课和混合慕课。针对企事业单位,高校,培训机构提供一体化解决方案和实施。
基于用户的行为数据和属性数据进行人物标签计算。便于用户进行更好的广告营销等业务。
从大量非结构化的文本中寻找知识。文本挖掘主要领域有:
信息检索:存储和文本文档的检索,包括搜索引擎和关键字搜索。
文本聚类:使用聚类方法,对词汇,片段,段落或者文件进行分组和归类。
文本分类:对片段,段落或文件进行分组和归类,在使用数据挖掘分类方法的基础上,经过训练地标记示例模型。
Web挖掘:在互联网上进行数据和文本的挖掘,并特别关注网络的规模和相互联系。
信息抽取:识别与提取有关的事实和关系。
概念提取:把单词和短语按语义分成意义相似的组
基于各种行为数据,内容数据对实体关系进行挖掘分析,构建基于图结构的知识图谱。
基于离线计算和在线计算,基于内容和行为的云计算模型,对外提供Item推荐的解决方案和实现。
在多个应用系统中,基于微信账号体系构建自己平台的用户中心,只需要扫码登录就可以访问业务系统。避免了输入账号登录麻烦,实现基于微信扫码登录的一体化用户体系。
数据开放平台提供与公众进行互动交流的平台,数据开放数据服务将作为智慧为基的数据中心,开放数据服务平台为开发者使用数据和服务提供支撑,帮助数据开发和分析人员更容易的开发聚合应用,为基于开放数据的应用提供全方位的服务支撑,最终解决数据孤岛问题。
规则引擎由推理引擎发展而来,是一种嵌入在应用程序中的组件,实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来,并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入,解释业务规则,并根据业务规则做出业务决策。本方案提供在大数据处理中规则引擎的应用场景和案例。