Học máy trong phương tiện truyền thông xã hội: Từ doanh nghiệp đến

Một phần của tài liệu Phát Triển Hệ Thống Thương Mại Điện Tử: Giới thiệu hệ thống BOEC (Trang 61 - 62)

dùng cuối

Ngày nay, Học máy luôn được thảo luận trong bối cảnh truy xuất thông tin chi tiết về dữ liệu người dùng có giá trị. Tìm hiểu người dùng của bạn, tìm hiểu thị hiếu và sở thích của họ là chìa khóa đã được chứng minh cho lòng trung thành của khách hàng, dẫn đến tất cả các loại lợi ích như bán hàng và nhận thức về thương hiệu. Nhưng liệu có nơi nào mà vô số dữ liệu của người dùng đang chờ các doanh nghiệp thu thập và xử lý? Nghe có vẻ quá tốt là đúng, nhưng thực tế là có - mạng xã hội. Hôm nay, chúng tôi đang khám phá các cách Máy học được sử dụng trong tất cả các loại phương tiện truyền thông xã hội, cả chủ sở hữu phương tiện truyền thông và các công ty bên thứ ba khao khát thông tin chi tiết về khách hàng.

Giám sát phương tiện truyền thông xã hội

Giám sát truyền thông xã hội là một quá trình khám phá và phân tích những gì đã được nói về một công ty, sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty đó trên internet, chủ yếu là các tài nguyên trực tuyến dành riêng cho mục đích xã hội hóa.

Tiếp thị truyền thông xã hội

Tiếp thị truyền thông xã hội là việc sử dụng mạng xã hội để quảng bá thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ của nó. Mặc dù về mặt kỹ thuật, nó vẫn là một phần của tiếp thị kỹ thuật số, sự phát triển theo cấp số nhân của các nguồn truyền thông xã hội khiến các nhà nghiên cứu và thực hành tách nó thành một lĩnh vực độc lập

Trải nghiệm mạng xã hội tăng cường

Mặc dù các trường hợp kinh doanh sử dụng Học máy để quản lý các hoạt động truyền thông xã hội có thể được mô tả ngắn gọn là hai hướng chính như chúng tôi đã làm ở trên, nhưng cách ML biến đổi trải nghiệm người dùng là rất nhiều.

Nhận dạng văn bản

Có vẻ như tin nhắn âm thanh và video đã hoàn toàn chiếm lĩnh thế giới, tuy nhiên, phần lớn tin nhắn được gửi trên mạng xã hội vẫn ở dạng văn bản. Đương nhiên, sớm muộn gì các ứng dụng mạng xã hội cũng phải tìm cách đọc các cuộc trò chuyện của chúng tôi. Như thường lệ, lần này Facebook đi tiên phong trong lĩnh vực này - tạo ra mạng DeepText để nhận dạng văn bản. Đây là một chương trình dựa trên Deep Learning mạnh mẽ, không chỉ nhận dạng các ký tự và đặt chúng thành từ mà còn nghiên cứu ngữ cảnh của những gì đã được nói.

Nhận dạng hình ảnh

Các ứng dụng thị giác máy tính đã được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp từ ô tô đến xây dựng, và theo thời gian, chúng đã trở thành ngành truyền thông xã hội. Công nghệ gây tranh cãi nhất của bộ Facebook AI là mạng DeepFace nổi tiếng về nhận dạng

62

khuôn mặt. Mạng nơ-ron chín lớp với hơn 120 triệu trọng lượng kết nối được đào tạo với hàng tỷ mẫu dữ liệu, nó theo dõi hình ảnh người được số hóa và giúp tìm kiếm một người bằng một bức ảnh rất nhanh và chính xác.

Nội dung đề xuất

Cũng giống như các thương hiệu thuê toàn bộ những người được cho là làm việc dựa trên sự trung thành và giữ chân khách hàng, mạng xã hội cũng có nhiệm vụ khiến mọi người luôn trực tuyến và tận hưởng thời gian họ dành cho các trang web hoặc ứng dụng cụ thể. Đề xuất nội dung được cá nhân hóa là nguyên nhân cho bản chất gây nghiện của mạng xã hội.

Một phần của tài liệu Phát Triển Hệ Thống Thương Mại Điện Tử: Giới thiệu hệ thống BOEC (Trang 61 - 62)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(80 trang)