此 AWS 解决方案实施有何用途?

此解决方案可帮助您确定与产品、政策、活动和品牌相关的最主要话题。实施此解决方案可帮助您快速应对新的增长机会,解决负面品牌关联问题,并提高客户满意度。

此解决方案部署了一个 AWS CloudFormation 模板,支持三个摄入来源:1) Twitter,2) 来自全球约 4,000 个新闻站点的公共 RSS 馈送,以及 3) YouTube 视频评论。该解决方案可以通过构建摄入适配器来定制和扩展,以聚合其他社交媒体平台和内部企业系统。

使用机器学习发现热点话题 | 工作原理
工作原理
展开图片以了解解决方案如何回答以下问题:“与我的产品或服务相关的最重要主题是什么?”
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益处

安全的一键式部署

使用 AWS CloudFormation 模板提供安全的一键式部署,该模板使用 AWS Well-Architected Framework 方法开发。

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近实时分析

摄取包含文本和图像的流数据,然后对其执行近乎实时的分析。执行话题建模以检测主要话题,并从客户反馈中识别出共同构成一个话题的词语。

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多语种数据摄取

使用 Amazon Translate 提取多种语言的数据。确定客户话语中表露出的情绪,并使用上下文语义搜索来了解线上讨论的性质。

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预构建的 QuickSight 控制面板

启动预构建的 Amazon QuickSight 控制面板,可视化解决方案的大规模客户分析。近乎实时地确定见解,以近乎即时的方式更好地了解背景信息、威胁和机会。

AWS 解决方案实施概览

下图表示您可以使用该解决方案实施指南和随附的 AWS CloudFormation 模板自动部署的无服务器架构。

使用机器学习发现热门话题 | 架构图
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使用机器学习发现热门话题解决方案架构

AWS CloudFormation 模板可在您的账户中自动部署 AWS Lambda 函数、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶、Amazon Kinesis Data StreamsAmazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 死信队列 (DLQ)、Amazon Kinesis Data FirehoseAWS Step Functions 工作流、AWS Glue 表和 Amazon QuickSight 资源。 

该解决方案的架构包括以下关键组件和工作流:

1.摄入 – 使用 Lambda 函数、Amazon DynamoDBAmazon CloudWatch 时间调度器进行社交媒体和 RSS 馈送提取和管理。有关 Twitter、YouTube 评论和 RSS 新闻馈送摄入的详细引用架构图,请参阅实施指南

2.数据流 — 数据通过 Amazon Kinesis Data Streams 缓冲,以提供弹性和限制传入请求。Data Streams 配置了一个 DLQ 以获取处理源中的任何错误。

3.工作流 – Kinesis Data Streams 的使用者(Lambda 函数)启动 Step Functions 工作流,以编排 Amazon Machine Learning 功能,包括:Amazon TranslateAmazon ComprehendAmazon Rekognition

4.集成 – 推理数据使用 Amazon EventBridge 通过事件驱动型架构与存储组件集成。EventBridge 支持进一步自定义,以通过配置规则来添加额外的目标。

5.存储和可视化 – Kinesis Data Firehose、Amazon S3 存储桶、AWS Glue 表、Amazon Athena 和 Amazon QuickSight 的组合。

这些组件使用 AWS Well-Architected Framework 和 AWS Well-Architected 的几大支柱(卓越运营、安全性、可靠性、性能效率和成本优化)构建,可确保基础设施的安全、高性能、弹性和高效。

使用机器学习发现热门话题

版本 1.6.1
上次更新日期:2021 年 10 月
作者:AWS

预计部署时间:10 分钟

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使用机器学习发现热门话题

本博文教读者如何通过“使用机器学习发现热门话题”解决方案从社交媒体供稿中得出见解,以利用快速出现的发展机遇、应对负面情绪,并提高客户满意度。作为举例,我们将会介绍媒体与娱乐行业的商业使用案例。

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