這個 AWS 解決方案有什麼作用?

使用機器學習探索熱門主題解決方案可識別與您產品、政策、事件和品牌相關聯的最主要主題。這可協助您快速應對新的成長機會、處理負面的品牌聯想,並提高客戶對您的企業的滿意度。除了協助您了解客戶對您品牌的評價之外,該解決方案還可讓您深入了解與您的企業相關的主題。

此解決方案部署一個 AWS CloudFormation 範本,來自動從這些來源中擷取資料:

  • Twitter
  • RSS 新聞摘要
  • 與影片相關的 YouTube 評論
  • Reddit (來自相關子版塊的評論)
  • JSON 或 XLSX 格式的自訂資料

使用 Reddit API,該解決方案從相關子版塊中擷取評論。該解決方案的輸入參數包含一個子版塊清單,以追蹤新的評論。然後,評論會經過 NLP 分析,以建置 Amazon QuickSight 儀表板。

使用機器學習探索熱門主題 | 運作方式
展開圖片以了解解決方案如何回答以下問題:「與我的產品或服務相關的最主要的主題有哪些?」
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優勢

安全的一鍵式部署

使用以 AWS Well-Architected 架構法開發的 AWS CloudFormation 範本,提供安全的一鍵式部署。

近乎即時分析

擷取內含文字和影像的串流資料,然後近乎即時分析。執行主題建模來偵測主要主題,並識別客戶意見回饋中共同構成主題的詞彙。

多語言資料擷取

使用 Amazon Translate 可以擷取多語言資料。識別客戶表達內容中的情緒,並使用內容語意搜尋來了解線上討論的性質。

預先建立的 QuickSight 儀表板

啟動預先建立的 Amazon QuickSight 儀表板,將解決方案的大規模客戶分析視覺化。以近乎即時的速度識別洞見,更透徹地了解內容、威脅和機會。

AWS 解決方案概觀

下圖顯示您可以使用 AWS 解決方案的實作指南和隨附的 AWS CloudFormation 範本來自動部署的無伺服器架構。

使用機器學習探索熱門主題 | 架構圖
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使用機器學習探索熱門主題解決方案架構

AWS CloudFormation 範本會在您帳戶中自動部署 AWS Lambda 函數、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體、Amazon Kinesis Data StreamsAmazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 無效字母佇列 (DLQ)、Amazon Kinesis Data FirehoseAWS Step Functions 工作流程、AWS Glue 資料表,以及 Amazon QuickSight 資源。

此解決方案的架構包含以下關鍵元件和工作流程:

1.擷取 – 使用 Lambda 函數、Amazon DynamoDBAmazon EventBridge 的社交媒體和 RSS 摘要擷取和管理。如需有關使用 Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體的 Twitter、YouTube 評論、RSS 新聞摘要,以及自訂攝取的詳細參考架構圖,請參閱實作指南。

2.資料串流 – 資料透過 Amazon Kinesis Data Streams 緩衝,以提供彈性並調節傳入請求。Data Streams 有已設定的 DLQ 以在處理摘要中捕捉任何錯誤。

3.工作流程 – Kinesis Data Streams 取用者 (Lambda 函數) 會啟用 Step Functions 工作流程,以協調 Amazon Machine Learning 功能,包括:Amazon TranslateAmazon ComprehendAmazon Rekognition

4.整合 – 推論資料使用 Amazon EventBridge 透過事件驅動型架構與儲存元件整合。EventBridge 允許進一步自訂,以透過設定規則新增其他目標。

5.儲存和視覺化 – Kinesis Data Firehose、Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體、AWS Glue 資料表、Amazon Athena 和 Amazon QuickSight 組合。

這些元件使用 AWS Well-Architected Framework 和 AWS Well-Architected Pillars (卓越營運、安全性、可靠性、效能達成效率和成本最佳化) 建立,可確保基礎設施的安全、高效能、彈性和效率。

使用機器學習探索熱門主題

版本︰2.0.0
上次更新日期:2022 年 5 月
作者:AWS

預計部署時間:10 分鐘

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