人工智能云服务在社交媒体行业的优势
直播场景下多模态内容分析
如何利用社交媒体机器分析能力对视频内容进行快速实时地理解，并转化为结构化数据，以技术驱动赋能产品与运营？
借助 SageMaker 实现直播间的多模态内容分析
面向客户群体：媒体直播，直播电商
不仅仅是传统的基于静态图片的识别，而是包含图片、视频和音频的多模态内容识别。通过对视频内容的识别与分析，帮助产品为直播间进行分类；管理主播才艺，组织主播活动，精细化运营；根据主播特征进行个性化推荐。
内容个性化
内容那么多，如何给用户做展示才能改善用户体验，增加留存，促进付费？
个性化可纳入客户体验的各个方面
面向客户群体：内容社交，视频平台
个性化推荐是人工智能云服务在社交媒体中的典型应用。Amazon Personalize 使用的机器学习算法可提高社交媒体软件的机器分析能力，以创建更高质量的推荐，响应用户的特定需求、偏好和不断变化的行为，从而提高参与度和转换。这些算法还旨在解决一些复杂问题，例如为没有历史数据的新用户、新产品和内容创建推荐。
Amazon Personalize 可以帮助用户快速实现个性化推荐、相似物品推荐、个性化排序等功能。
多语言支持
如何借助亚马逊云科技人工智能云服务在社交媒体的应用完成产品全球布局
借助Amazon Translate 快速进行实时消息翻译，让沟通无国界
面向客户群体：拥有全球化战略的客户
Amazon Translate 是一项神经网络机器翻译服务，可提供快速、高质量、经济实惠且可定制的语言翻译。神经网络机器翻译是一种语言翻译自动化形式，采用深度学习模型，可以提供比基于规则的传统统计式翻译算法更准确、更自然的翻译。
在 14 个语言对、16 个行业和 8 种内容类型的翻译中，Intento 最近将 Amazon Translate 评为 2020 年最佳机器翻译提供商。
风险控制
如何识别潜在的付款欺诈，提现欺诈，恶意退款等风险，减少运营损失?
借助深度图神经网络实现站内交互及欺诈检测
面向客户群体：涉及交易业务的客户
例如直播电商借助深度学习算法进行社交媒体数据挖掘，发现隐藏在图结构化数据中的丰富的信息，并利用其进行风控。面对越来越多样的欺诈行为，利用社交媒体机器分析不仅从欺诈行为本身，更可以从欺诈关系上进行筛查和控制，挖掘深度、潜在关联关系。运用图机器学习模型，AI模型自动学习新模式，自动判断识别风险，提升业务风险抵御能力。
开箱即用的内容审核
通过自动化的方法，对人工审核降本增效? 利用流程化的机制，做到立刻下架不合规的图片和视频，及时止损?
利用 Amazon Rekognition 对图片/视频进行自动化内容审核
面向客户群体：直播，图片UGC，聊天室等场景的客户
Amazon Rekognition 是一款完全托管式 AI SaaS 服务，这项服务能够让您摆脱人工分析的繁琐，而使用社交媒体机器分析能力轻松地将功能强大的可视化分析添加到应用程序。借助 Amazon Rekognition Image 可以轻松构建功能强大的应用程序来搜索、验证和组织数百万个图像。
借助 Amazon Rekognition Video，可以从存储的流视频或实时流视频中提取基于运动的上下文，并帮助您对其进行分析。Amazon Rekognition 使用深度学习来检测明显或暗示性的成人内容、暴力内容、武器、毒品、酒精、烟草、仇恨符号、赌博，以及图像和视频中的粗鲁手势，名人检测。返回特定子类别置信度的分级标签列表。让开发人员能够进行更细化的控制，以便筛选和管理大量用户生成的内容 (UGC)。
文本异常检测
如何快速发现聊天室、评论区的广告消息？
借助AI技术实现异常信息的过滤和检测
面向客户群体：产品涉及评论、聊天室等功能的客户
Amazon SageMaker BlazingText 算法提供了 Word2vec 和文本分类算法的高度优化的实现。Word2vec 算法对很多下游自然语言处理 (NLP) 任务很有用，例如情感分析、命名实体识别、机器翻译等。通过SageMaker对聊天室，评论区的内容进行自然语言分析，过滤隐藏的、隐喻的恶意聊天信息，例如广告信息，不正当推送，粗鲁、仇恨言语。
广告投放智能核对
如何给广告主表明，广告位真的正常播放了广告?
借助 AI/ML 图片捕捉对广告投放进行核对
面向客户群体：通过广告变现的社交媒体客户
- 需要关注业务场景和使用: 明确业务目标和业务需求
- 需要关注数据本身: 结合业务要求做好数据标注
- 不需要关注平台搭建和底层资源运维: 一键部署，可视化易操作的web界面
- 不需要关注模型训练和算法调优: 对人工智能专业能力零门槛
广告素材标签化
如何对广告素材打标签？以辅助广告制作以及广告投放
标签化广告素材供广告制作以及广告投放
面向客户群体：通过广告变现的社交媒体客户
面对海量素材，社交媒体机器分析能力就显得尤为重要，通过算法可以智能地为素材进行标签标注和分类。通过 Amazon Rekognition 对素材进行智能智能分类和标签化。进而通过 Amazon SageMaker 对广告投放行为进行分析和预测，辅助制定广告投放策略。使广告投放既可以基于广告商品进行智能投放，又可以基于广告素材内容进行智能投放，提高广告投放效果。
有声读物
如何借助人工智能让应用开口说话？
借助 Amazon Polly 让你的产品智能发音
面向客户群体：多语种发音产品
- 广泛的语音和语言选择
- 29种语言/60种标准模式/16种神经模式
- 支持语音合成标记语言（SSML）
- 可调整说话风格、语调、音调、音量
视频智能编辑
如何快速管理，调用海量媒体资源？
借助ML 解决方案，搜索与发现内容价值
面向客户群体：视频内容平台，短视频平台
面对大量的存量媒体资源和新增内容，亚马逊云科技提供视频智能编辑解决方案，快速完成以下功能，实现媒体资源盘活和智能化。
- 视频自动打标签
- 用于搜索和发现
- 可以用户推荐和页面展示分类
- 生成缩略视频，移动到视频上自动播放
精选客户案例
了解更多利用人工智能云服务在社交媒体行业获得成本优化或性价比提升的最佳实践
.8e5ee0f66b00cafefc5a94d4617e43e18c60d6a1.png "有道乐读")
有道乐读 是上市公司网易有道旗下一款致力于提升少年儿童阅读素养的数字阅读教育产品，其集中打造了在线精品少儿图书馆与在线阅读力课程两大场景，现已拥有数百万家庭用户。
“ 通过使用 Amazon Personalize , 有道乐读 APP 研发团队在一个月内成功打造少儿图书的精准化推荐场景，实现 20% 的月活跃用户提升。”
- 有道乐读 资深服务器开发工程师 姜为
在 hotels. com, 我们致力于为所有客户提供有关其目的地的最相关和最新信息。为了实现这一目标, 我们以 41 种语言运营 90 个本地化网站。我们有超过 25M 的客户评论, 每天都有更多的评论。在评估了亚马逊翻译和其他几个解决方案后, 我们相信 Amazon Translate 提供了一个快速、高效且最重要的、准确的解决方案。我们希望利用机器学习的最新进展和向神经引擎的过渡, 进一步个性化和本地化我们的评论, 并普遍改善我们的客户体验。亚马逊翻译是朝着这个方向向前迈出的一步。
.2846ade474e45b015cb64be9c5982f858bf10bd5.png "Snap")
- 超过1亿的会员存储、搜索、共享和销售数百亿张照片
- 基于Amazon Rekognition 的content moderation对海量图片进行查找和标记不需要的内容，从而最终为会员提供符合期望的精彩照片和提高用户体验
- 自动化的发现和标记不适宜的内容
- “使用 Amazon Rekognition的内容检测功能来查找和正确标记不事宜的内容，从而为我们的社区提供安全和受欢迎的用户体验。以 Flickr 的巨大规模，如果没有Amazon Rekognition，这几乎是不可能的。”
- Don MacAskill, Co-founder, CEO & Chief Geek
- 在泛娱乐化领域，内容生态的多样性是平台核心竞争力的有效指标之一。
- 目前 JOYME 的内容生态体系内缺乏对内容的整体科学合理的管理和技术手段，有一系列需要解决的问题，如内容可持续发展，用户内容诉求有效性满足低等。
- 从底层技术的角度出发，思考如何解决快速实时进行内容理解，并转化为结构化数据，供产品、运营、算法使用。