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1、社交和用户行为分析：
根据微博行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣。通过社交行为分析，5秒钟计算出用户兴趣；通过用户行为分析，用户每次动作后，10秒内更新用户模型。
2、自然语言处理和图像识别技术：
对每条信息提取几十个到几百个高维特征，并进行降维、相似计算、聚类等计算去除重复信息；对信息进行机器分类、摘要抽取，LDA主题分析、信息质量识别、敏感词过滤、正能量指数计算等处理
3、基于机器学习的推荐引擎：
根据人的特征、环境特征、文章特征三者的匹配程度进行推荐
推荐时考虑信息质量以及正能量指数，推荐热度高、正能量值高的文章给更多人
4、实时海量数据处理构架：
实时推荐，0.1秒内计算推荐结果，3秒完成文章提取、挖掘、消重、分类，5秒计算出新用户兴趣分配，10秒内更新用户模型。
5、精准定位人群进行传播：
根据用户所在城市，自动识别本地新闻，精准推荐给当地居民
可根据用户年龄、性别、职业等特征，自动计算并推荐其感兴趣的资讯
传递社会正能量的武器
通过对海量信息的计算，可对社会突发事件做舆情预判，及时放大有价值的正能量事件
通过转发到社交网络，实现正能量的进一步传播和放大
构建知识型社会的有利武器
精准识别用户的兴趣爱好，每天推荐符合其职业、生活需要的积极向上的知识性内容。