阿波罗不仅提供跨平台广告代投服务，更注重广告策略与生意目标的深度结合。通过人群标签精细化运营、A/B测试与素材持续优化、实时数据监控与预算调配，我们帮助品牌控制成本、提高ROI，真正实现“每一分投入都有效”。 优化维度包括： 受众精准定位与分层沟通 广告素材创意与落地页体验优化 关键转化节点留资与链路设计

与华为技术有限公司开展互联网语义分析合作研究，双方共同研发了“电商知识图谱自动化构建和电商评论分析系统”，该系统可以自动化将不同电商网站的数据抽取和集成，形成一个庞大的电商知识图谱，并且利用这个知识图谱来对电商评论做语义分析。该项目中的技术已经被华为公司用于大数据中的视频分析，并且产生了良好的经济效益。另外，与百度签订了“本体及知件技术构建医疗领域知识库和应用研究”项目，提交并审核通过一项专利“一种医疗知识库中保健品与疾病的关联构建方法”，并且提出一种word embedding的方式挖掘非结构化数据中实体关系的方法，项目成果被百度用于医疗保健品的搜索中，取得了很好的社会效应。

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产品详细介绍  产品标准化、界面友好、操作简便         同时最高支持多达25路视频图像同时观看（每路视频占用带宽20~30KB）基于B/S架构，浏览器轻松打开，方便嵌入其他OA等系统支持多组会议同时召开，互不干扰强大的网络适应能力，支持各种宽带接入形式 先进的噪声过滤、自动增益及回音消除技术数据功能强大，全面兼容多种数据文件如：文档，视频文件，图片等按钮式操作方式，直观易用屏幕共享和同步录制支持服务器集群，实现大规用户权限控制和管理，最大限度的保证使用系统的安全会场讨论模式：基本的语音，视频文字互动聊天功能外，还有丰富的数据交互如：电子白板，文档演示,排麦发言，屏幕共享等 培训模式：在会场过程中，通过举手发言，排队，文档共享，电子白板等功能实现培训电子白板标注： 在开会过程中，通过电子白板画图功能，可以对当前共享的文档进行在线标注,增加记忆和培训效果，通过限制只有发言人以及主讲才能画图避免会场的混乱文档在线共享： 可以将本地的一些常用文档传到会议室里面作为会议材料，并边开会边演示。在线流媒体播放： 会场前，可以将之前录制好的一些流媒体视频文件通过平台里面的资料共享功能播放给参会人员观赏，同时支持高清和标清的流媒体视频。                屏幕共享： 共享当前的桌面给参会人员观看。通过小组讨论，可以实现达到2个人或者2个人以上在讨论模式下交流的同时，边演示文档。鼠标右键强大的管理功能，特别是远程协助设置参数功能，方便为其他新手参加会议进行远程设置强大的后台管理功能，让你轻松管理同时管理多个会议室以及授权开会账户权限。多个会议同时开展，互不干扰，独立账户和密码管理。 如你有这方面的需求，请联系 联系人：余先生 电话：13510358585 QQ：751503375

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本发明公开了一种基于可视程度的Web对象检索方法。对具有空间属性的海量Web对象建立IR树索引;用积分式可视性度量方法符合人体视觉感知特征;设计环绕遮挡图结构作为Web对象及IR树节点对象的可视性计算引擎;针对用户可视Web检索需求设计查询匹配度度量函数,融合Web对象相对于用户位置的可视性与相对于查询关键词的语义相关性;利用IR树索引,对提出的环绕遮挡图结构以及查询匹配度度量函数,采用增量式的方法获得K个与用户查询匹配度最高的Web对象。本发明充分利用了IR树索引结构,无缝融合Web对象的空间属性与文本属性,基于积分式可视性度量的环绕遮挡图结构保证了查询的高效性。

Web挖掘技术属于信息科学领域，涉及自然语言处理、模式识别、知识工程、机器学习和随机过程等多个研究领域，并需要使用概率统计、矩阵理论以及其他软计算方法作为研究工具和手段。本项目主要针对Web挖掘中的Web数据模型、文本分类和信息检索等基本问题进行理论和算法上的研究，并就这些问题提出了潜在语义结构模型、基于投影寻踪的中文网页分类算法和基于Markov网络的信息检索等模型。同时，在理论上对这些方法进行了深入的研究和探讨，从理论上证明了其正确性。在实验方面，我们将分类模型应用于大规模的标准测试文档集（REUTER-21578语料库、复旦大学中文文本分类语料库），进行了大量的实验，结果表明这些方法均表现出了较好的性能，接近甚至优于SVM和KNN的分类效果，并应用检索模型在标准测试文档集（CACM、CISI、CRAN、MED）上进行了多次对比实验，其性能与BM25相当在某些指标上甚至更优。另外，课题组在北大天网测试文档集上应用上述模型，在近几年的全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM）的中文WEB信息检索评测中均取得了优异的成绩。

一种Web挖掘系统的构造方法，其由中央处理器、存储器组成的数字计算机，所述的数字计算机与网络联接；所述的存储器存储有真实数据库和基础知识库，以及启发型协调器和维护型协调器；其通过特征抽取及特征变换，Web内容挖掘过程，模型质量评价，信息呈现及信息导航，双库协同机制等步骤；在Web挖掘方面其使得知识库能够动态的参与数据库的发掘过程，用户的先验知识及知识库中的固有知识可以产生“定向发掘”，以提高认知自主性和避免海量搜索的产生；在知识库的维护方面：其可在数据发掘过程中实时地修改和维护知识库中的内容，包括重复与冗余性检验、矛盾处理等。◆项目的应用范围及经济效益分析 在该系统中采用了一类创新性的用于复杂类型数据挖掘的结构模型——发现特征子空间模型 DFSSM，含盖了常用的向量空间模型VSM。 该系统包含了 Web文本挖掘、客户访问模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分类和Web文本聚类等方面，采用了我们提出的新算法。国际著名无形资产评估机构“香港国际无形资产评估事务所”品过此专利无形资产价值72万美元。   基于内在机理的知识发现理论KDTIM是我们独立提出的原创性理论，基于该理论我们设计 该 并实现了具 有自主知识产权的大型软件系统——集成化组合构件式知识发现软件系统 ICCKDSS，而 Web挖掘系统是其 三个核心 部分之一。该系统具有通用性强、性能良好、使用方便、人机界面友好等特点，可以在不同的网络平台上进行快速移植和推广。一种 Web挖掘系统的构造方法（已获国家发明专利授权，申请号：03104960.5），是在现有的Web挖掘技术的基础上融入知识发现内在机理之一：双库协同机制，即构建数据库（文本库、日志库与结构信息库）与基础知识库的内在联系“通道”,使得知识库能够动态的参与数据库的发掘过程，用户的先验知识及知识库中的固有知识通过此机制可以产生“定向发掘”，以提高认知自主性和避免海量搜索的产生；在知识库的维护方面，通过双库协同机制可在数据发掘过程中实时地修改和维护知识库中的内容，包括重复与冗余性检验、矛盾处理等。从而用基础知识库去制约与驱动 Web挖掘系统的整个挖掘流程，改变Web挖掘系统固有的运行机制，在结构与功能上形成了相对于 Web挖掘系统而言的一个开放的、优化的扩体。总体上讲，将Web挖掘视为一个开放系统，在Web挖掘进程与基础知识库的广泛联系中，改进与优化了Web挖掘的结构、过程与运行机制。 本系统已成功地应用到现代远程教育网信息挖掘中，得到用户好评并通过国家软件评测中心的鉴定测评。它还可以广泛地应用到智能决策（预测）支持系统、 CRM系统、ERP系统、门户网站、电子商务和电子政务等领域中。该系统具有很大的应用推广价值和广阔的市场前景。

一种Web挖掘系统的构造方法，其由中央处理器、存储器组成的数字计算机，所述的数字计算机与网络联接；所述的存储器存储有真实数据库和基础知识库，以及启发型协调器和维护型协调器；其通过特征抽取及特征变换，Web内容挖掘过程，模型质量评价，信息呈现及信息导航，双库协同机制等步骤；在Web挖掘方面其使得知识库能够动态的参与数据库的发掘过程，用户的先验知识及知识库中的固有知识可以产生“定向发掘”，以提高认知自主性和避免海量搜索的产生；在知识库的维护方面：其可在数据发掘过程中实时地修改和维护知识库中的内容，包括重复与冗余性检验、矛盾处理等。