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【產業應用】當社群網站遇上AI:懂你想讀什麼,痞客邦打造個人專屬服務

PIXNET 旗下「痞客邦」作為台灣老字號的部落格平台,自2003年創立至今已累積超過600萬個註冊會員,擁有超過 8 億篇的文章。如何透過人工智慧的技術,將這些豐富的原創內容與數據資料,轉換成更好的服務,並帶來更高的價值?


PIXNET研發中心研究組經理施晨揚以及同部門的Wayne、Stanley,分別為台灣人工智慧學校台北總校第一、二期技術領袖班的學員,在期末的成果發表中,利用痞客邦巨量的圖文資料,開發出「說圖人 Photo Teller」及「美食智慧大腦」兩組極為突出的成果。



如何將既有圖文資料,發展成不同應用?


施晨揚說,PIXNET 研發中心大概四、五年前就投入人工智慧及資料數據等資源,例如透過演算法分析人的行為,並且已經開始使用深度學習相關技術。


當時對於文字處理及分析技術雖然已有相當的熟練度,報名技術領袖班的原因是,希望能在學校學習到更新的技術,以及向老師或同學交流,學習更多技術回公司應用。


施晨揚說,「說圖人 Photo Teller」這個以image-caption技術為主的專題發想是希望透過技術,理解影像中敘述的故事。他認為,近來隨著網紅崛起,包括 Youtuber 或是直播平台的興盛,都宣示了影像的時代已經來臨。影像辨識、影片分析的技術也變得非常夯,痞客邦除了大量的文字資料外,也有豐富的影像資料,只是以往在影像方面的技術著力點不多。



不過,施晨揚坦言,台灣人工智慧學校的專題成果要直接應用於公司的產品服務,仍有一些技術面需克服,他們後來是將 image-caption 放入其他應用中。他說明,痞客邦過去透過文章標題及標籤,分析站內大量文章的內容及主題,然而,過去並沒有特別針對文章內圖片進行解析、標記。因此,他們想到,「是否能輸入圖片,並搜尋站內文章是否有出現類似的圖片?」由於站上文章太多,所以他們花了很多時間在處理這些資料。目前成果雖然還不太完整,但有些主題的圖片搜尋已經有不錯的效果。


目前,PIXNET 內部有一個數據系統,營運人員可以藉由輸入圖片,請機器人幫忙尋找站內是否有類似的圖片。未來除了可以應用到廣告投遞之外,也可以應用來幫忙尋找某類型的妝容,或是彩妝產品上。


公司內部是否支持相關技術的培訓課程?


施晨揚說,公司對於相關技術的培訓十分支持,甚至是全額補助技術領袖班的學費,而且只要國內外有不錯的相關主題研討會,就會補助員工參加。他與同事在台灣人工智慧學校結業之後,公司更舉辦了三個半天的課程,讓他們帶領高階主管認識人工智慧,以及如何在公司應用。透過內外部的專業培訓課程、技術分享交流,讓非技術背景的同事也能具備人工智慧的基礎知識,進而提升跨部門溝通的順暢度。此外,PIXNET近年也持續招募具備機器學習、資料處理、統計分析專業的人才,強化 PIXNET 在人工智慧領域的開發和應用。


用人工智慧打造更多元的服務



近來,痞客邦極力打造個人專屬的社群識別,以「個人化」、「興趣為核心」、「社群互動」三大特點,讓使用者擁有更好的瀏覽與互動體驗。例如,首頁不再只是文章排行榜的單向資訊餵養,而是可以根據使用者感興趣的主題,進一步推薦內容,讓更多擁有共同興趣的人,可以在這個平台上交流與互動。


這些個人專屬體驗的核心關鍵,就是「推薦」服務。施晨揚說,每天有770萬使用者造訪痞客邦,如何讓對的使用者看到最適合的文章,就必須透過數據的演算,以及歷史行為分析的幫助。透過數據,結合最新AI科技,發展出更多不同的功能,也是他們團隊努力的目標。