大数据时代 内容产业将面临重新洗牌

随着大数据技术的发展,内容分发方式正经历从人找信息到信息找人的转变。借助大数据分析,不仅能更精准地理解用户需求,还能促进内容的多样化发展,使小型内容生产者获得更多机会。

数据化驱动了小内容的产生——因为用户个性化被放大了,用户对内容和服务本质的增值需求不断提升。信息时代已过渡到数据时代,我们每天面对的内容正在悄然变化。 


爆炸过后 内容分发重建信息秩序

随着IT技术,尤其是web2.0技术的出现,打破了信息由点至面的传播方式,实现了由小媒体、自媒体为内容产出者的新时代,自此,信息开始呈现出了爆炸式的增长,如今,信息已如超级市场中的商品一般任由我们选择,而我们也乐此不疲地在各种渠道之间灵活地切换,寻找我们想要的资讯。但信息发展的速度却完全超乎我们的想象。

搜索引擎的出现缓解了信息爆炸早期信息分散的现象,借由蜘蛛程序抓取关键字,伴随搜索行为,我们可以精确的在一个页面下找到我们想要的信息。但这也只是暂时缓解了燃眉之急。如果想要从根本上解决问题,简单的技术升级是不够的,我们需要的是一场革命,一场从人找信息,到信息找人的革命。


实现信息找人的关键,是在于理清“信息”与“人”之间的关系,而理清关系之前,我们首先需要学会定义“信息”和“人”。

对信息的定义可以从其内容本身出发,这并不是很困难,但对人的定义就没那么容易了。一个人的背后,除了包含社会属性,还有个人属性,因此单独研究社群特征不足以满足对人的描述,我们需要更加精确、更加完整地描述每个个体的特征。而大数据的出现让我们看到了希望,用户与互联网的每一次接触,除了实现自己的目标以外,背后还产生了数据,当把海量的数据聚合起来时,我们看到数据不再只用来传递信息,更可以用来描述一个用户的各种特征。

DT时代的内容将会如何变化

然而大数据的核心价值并不在于庞大的数据,而是在掌握庞大的数据后,对数据进行有效的加工和处理,这就是DT(Data Technology的由来。在一财数据盛典上,何小鹏说,两年前的UC早就有一亿的日活,但直到和阿里巴巴合作后,才更立体的发挥到数据的价值。当把这个问题想通后,不仅满足了用户的需求,更解决了广告主与内容产出者之间的关系。的确,一个好的环境除了需要满足,更应该是一个健康的、可以自我完善的系统。如今的UC,在接入阿里大数据后,描述用户的方式增加了行为轨迹、内容喜好、阅读能力、媒介类型、人口属性、场景类型、人群聚类,极大的丰富了描述用户的标签属性,实现了“场景+社群”模式的内容分发,推动了内容供给、消费、商业侧的共同升级,这是每一个内容分发平台都希望做到的。


不仅是分发,大数据也在推动内容的变化。从大的内容到小的内容,再到小的时代,这个领域中每个参与者都有巨大的机会,由于打破了内容与流量之间的限制,让小内容获得了与大内容同样的生存和发展机会,打破了原有“百分之二十最好的内容获得百分之八十的流量和时长”的枷锁。眼下,头部内容的市场正在不断被削弱,流量倾斜已经无法支撑大内容的生存,未来专业的小内容生产厂商一定会成为主流。

趋势之下,大中小玩家纷纷排兵布阵。何小鹏对外宣称,阿里文娱将对小内容进行深度布局。另外他也认为,同样对于小型的PGC团队来看,可以做到独角兽的机会都是非常之多的。 

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【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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