Mapa dotacji

Projekt ma na celu opracowanie Zaawansowanego Systemu Klasyfikowania (ZSK) monitorowanych materiałów mediowych dotyczących danej marki lub zagadnienia. System będzie zdolny do automatycznego grupowania tematycznego oraz efektywnego szeregowania materiałów według ich istotności dla klienta. System będzie oferować rozpoznawanie tematyki, preferencji klienta, szeregowanie materiałów według preferencji oraz dynamiczne budowanie profili klientów. Celem jest ułatwienie monitoringu mediów oraz dostosowanie oferty do potrzeb konsumentów. Kluczowe wyzwania technologiczne to: klasyfikacja tematów, optymalizacja szeregowania, budowanie profili klientów, integracja z różnymi źródłami danych, skalowalność i efektywność. W celu rozwiązania problemów badawczych zostaną zastosowane metody takie jak analiza sieci społecznych, inżynieria cech, uczenie maszynowe bez nadzoru oraz metody analizy języka naturalnego (NLP). W ramach projektu zostaną opracowane dwa kluczowe moduły: moduł klasyfikacji tematów oraz moduł optymalizacji szeregowania. System będzie musiał radzić sobie z różnymi jakościami i formatami danych, jak również uwzględniać indywidualne preferencje klienta, integrować dane z różnych źródeł, zapewniać bezpieczeństwo danych i być skalowalny. Wdrożenie takiego systemu będzie kluczowe dla efektywnego monitorowania materiałów mediowych. Projekt wpisuje się w problematykę targetowania, czyli dopasowania oferty do preferencji klienta. Wymaga to opracowania skutecznych algorytmów oraz zastosowania technik NLP. Dostępne rozwiązania rynkowe nie są wystarczające, dlatego projekt koncentruje się na opracowaniu nowych narzędzi. Obecne mechanizmy klasyfikacji materiałów są nieefektywne i czasochłonne. Wskaźniki obecnych systemów nie są dostatecznie dopasowane do dynamicznych zmian w mediach i potrzeb klientów. Projekt ma na celu stworzenie bardziej efektywnego rozwiązania, które będzie wykorzystywać zaawansowane technologie, takie jak uczenie maszynowe i NLP.