● 数据来源(注:数据采集成功后统一发布到 DataHub 中)
○ 爬虫:实时的去各大网站、微博、微信等内容平台抓取数据。
○ 从其他机构采集数据。
● 数据处理 实时计算订阅 DataHub 然后进行数据处理。数据处理包括两个重要的部分: 实时数据流和算法服务 API。
● 实时数据流 通过实时计算串起整个实时数据流,总体包括对数据进行清洗、提取目标,整 理成结构化的数据,然后按照所需维度对结构化的数据进行聚合。并且要把原始数据、结构化的数据、汇总的结果都发布到下游存储系统中。
○ 数据清洗:对爬虫抓取的数据进行清洗,比如垃圾过滤、文本去重等。这一步通过实时计算提供的 UDX(自定义函数)来调用算法服务 API来完成;
○ 目标提取:从已经完成清洗的数据中抽取出感兴趣的目标,比如抽取实体 (人物、地点、事件等),对内容的情感评分,抽取文章关键词等,这一步的目标是从非结构化的文本中抽取结构化的信息;
○ 结果聚合:对已经结构化的数据按维度聚合,比如某事件的按天计数,某新闻的传播热度等。最终把这些聚合信息联合原始信息分别写到下游存储中去。
● 算法服务 API 预先训练好模型,把垃圾过滤、文本去重、实体提取、情感打分、关键词提取等暴露成 API 服务,供实时计算调用。
● 数据存储与服务 RDS 保存聚合数据,OTS 保存原始新闻,ES 对新闻建立索引,提供搜索服务,这三个数据存储直接为最终产品服务。
以上内容摘自《5天入门视觉AI》电子书,点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=31可下载完整版
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