niologic GmbH entwickelt Deep-Learning-Modell zur Erkennung von Social-Media-Trends
niologic GmbH hat eine SaaS-Lösung auf Basis von Deep Learning entwickelt, die Social-Media-Trends in Echtzeit erkennt. Die Lösung unterstützt Medienunternehmen bei der Vorhersage relevanter Nachrichtenthemen.
Das deutsche Technologieunternehmen niologic GmbH hat eine neue Software-as-a-Service (SaaS)-Lösung zur Erkennung von Trends in sozialen Medien mittels Deep Learning vorgestellt. Die Anwendung zielt darauf ab, Medienunternehmen dabei zu unterstützen, aufkommende Nachrichtenthemen und virale Inhalte in Echtzeit zu identifizieren.
Die Entwicklung adressiert die veränderte Medienlandschaft, in der soziale Netzwerke die Nachrichtenwahrnehmung maßgeblich beeinflussen. Der von niologic GmbH entwickelte Algorithmus analysiert Inhalte und Metadaten aus sozialen Medien, wie beispielsweise Twitter-Beiträge, um die Wahrscheinlichkeit einer zukünftigen Verbreitung und Relevanz innerhalb der nächsten 24 Stunden vorherzusagen.
Für die Algorithmusentwicklung kamen Deep-Learning-Methoden zum Einsatz, darunter ein mehrstufiges neuronales Netzwerk. Eine Korrelationsanalyse diente dazu, irrelevante Faktoren auszuschließen und den Trainingsaufwand zu minimieren. Das Training und der Betrieb des Modells erfolgten unter Verwendung von Google TensorFlow und der Kubernetes-Orchestrierungsplattform. Dies ermöglichte die Integration in eine CI/CD-Pipeline, was tägliche Aktualisierungen und kontinuierliches Lernen erlaubt.
niologic GmbH gibt an, dass die Lösung Medienunternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft, indem sie potenzielle Schlüsselthemen frühzeitig identifiziert. Das cloudbasierte SaaS-Modell funktioniert nach dem Pay-as-you-go-Prinzip, wodurch hohe Anfangsinvestitionen vermieden werden. Das Unternehmen berichtet, dass Kunden ihre Investitionen innerhalb von drei Monaten nach der Einführung der Lösung amortisiert haben.