使用 IBM Watson 和 Node.js 分析公司的社交媒体存在
如何更好地了解受众？一种方法是使用可以集成到机器学习 (ML) 技术中的用户生成内容。在本文中，Jamie Munro 演示了如何做到这一点。如果您不熟悉机器学习（ML）技术，它已经在科幻小说中存在了很多年，并且终于在我们的社会中走向成熟。我小时候看到的第一个机器学习示例是在《星际迷航》的《下一代》中，塔莎·亚尔中尉与她的全息对手一起训练，学习如何在未来的战斗中战斗并更好地击败对手。
当今社会，中国开发了一种“车道机器人”，这是一种由计算机系统 电子邮件营销列表 控制的护栏，可以引导车流进入不同的车道，提高安全性并缩短行驶时间。这是根据一天中的时间和每个方向的流量自动完成的。
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另一个例子是匹兹堡推出了人工智能交通信号灯，可以自动检测交通模式并实时改变交通信号灯。每个灯都是独立控制的，有助于减少通勤时间和汽车怠速时间。文章称，试点测试表明，行驶时间减少了 25%，怠速时间减少了 40% 以上。当然，还有数百个其他 ML 技术示例，它们可以根据其消费的内容做出智能决策。
为了实现今天的目标，我将（使用 Node.js）演示如何使用 Twitter 的 API 执行搜索，以检索将输入到 ML 算法进行分析的内容。这样，您将获得有关编写该特定内容的用户的特征，以便您可以更好地了解您的受众。示例应用程序将使用 Node.js 作为服务器来编写。如果您去过街区几次，您就会知道颜色在为设计设定正确基调方面所扮演的角色。我不需要告诉你类型也发挥着作用。选择错误的字体，你就会面临沟通效率低下、让人们感觉与你的意图不同的风险。
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