以下是針對熱點實時推送助理的功能描述，結合機器學習技術棧與用戶場景的通俗化解釋：
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1. 核心功能
（1）熱點抓取引擎
- 類比：像蜘蛛爬取全網信息（網絡爬蟲+信息抽取）
- 技術：
- 實時監控社交媒體/新聞API（如Twitter、微博、RSS）
- NLP關鍵詞提取：用TF-IDF或BERT識別突發關鍵詞（如“地震”、“AI突破”）
- 去重處理：SimHash算法過濾相似新聞
（2）個性化推送
- 類比：像今日頭條的推薦系統，但更垂直
- 技術：
- 用戶畫像：基于歷史點擊行為（如用戶常看“科技” → 權重↑）
- 排序模型：Learning to Rank (LTR) 對熱點優先級打分
- 冷啟動方案：新用戶用熱度榜單兜底（熱搜榜+時間衰減因子）
（3）實時性保障
- 技術棧：
- 流處理框架：Apache Kafka（消息隊列）+ Flink（實時計算）
- 增量更新：每5分鐘刷新一次熱點池（類似Redis緩存過期機制）
2. 特色功能
（1）多模態推送
- 不僅推送文字，自動生成：
- 摘要：用T5/BART模型生成100字精簡版
- 可視化：調用DALL·E生成熱點事件示意圖（如“馬斯克火箭發射”→生成火箭圖片）
（2）預警系統
- 突發異常檢測（如股市暴跌）：
- 用孤立森林（Isolation Forest） 檢測流量突增
- 觸發短信/APP彈窗強提醒
（3）溯源追蹤
- 顯示熱點傳播路徑：
- 知識圖譜：構建“事件-人物-地點”關系網
- 類似GitHub的代碼溯源UI，但用于新聞（如“某謠言最早發于XX論壇”）
3. 技術架構簡圖
4. 評估指標
- 推送效果：點擊率（CTR）、用戶停留時長
- 實時性：從事件發生到推送的平均延遲（目標<3分鐘）
- 準確性：人工審核熱點誤報率（如用眾包標注驗證）
5. 舉個實際例子
場景：某地突發地震
- 爬蟲檢測到10+篇“地震”相關新聞（關鍵詞頻率激增）
- NLP模型確認地點/震級（實體識別），過濾假新聞
- 優先推送給當地用戶（LBS地理位置匹配）
- 附帶生成“避災指南”圖文卡片（多模態生成）
以上是思路篇，下一篇我寫一篇實踐，包會的
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