腾讯新闻基于自然语言处理(NP)领域的数据，通过对知识图谱内容和特征的融合，实现对内容及事件的洞察。例如用户通过腾讯新闻客户端发布的新闻事件驱动内容，经过筛选后已自动识别为新闻和视频。通过多维数据对用户发布内容进行深度分析，然后在这些用户发布过的产品中筛选出对他们影响最大的属性。我们基于用户发布频率、内容质量、历史行为等维度进行综合评估。最终形成基础信息知识图谱。
软件特色
1.可以用来表示所有节点之间关系；可以用来计算不同领域（比如知识图谱）的模型结果；我们对图数据进行提取和清洗得到如下结果。
2.内容（如新闻报道、视频等）通过对信息知识获取、深度挖掘与信息管理技术综合运用，可实现对新闻事件的标签提取、分类，自动识别文本中出现频次高、表达速度快的信息（即“热点”等);内容描述准确全面；知识结构完整规范且严谨规范。
软件优势
1.基于事件驱动的策略模型，可以应用于日常的内容运营。首先，根据不同的内容场景属性进行内容创作，比如对新闻内容的精准描述。
2.然后根据事件中用户发布行为，通过分析用户的关注点来分析用户行为、偏好等。根据用户喜好，我们可以生成个性化话题，也可以打造多角度内容策划与执行。我们认为：用户会主动地去了解一些你感兴趣的内容或信息/故事/相关场景并产生阅读行为，这就是我们最想要关注的点。
软件亮点
1.针对不同业务场景，我们提供了包括新闻、短视频、新闻推送等不同的产品信息知识图谱产品。通过事件驱动模型，我们可以通过对事件维度和内容维度进行划分分析来判断是否属于事件本身以及事件在具体场景下的价值体现。
2.新闻信息本身就为一种事件报道。这种新闻报道往往都具有传播性强、点击率高、覆盖面广、可读性强等特点。因此它具有“高曝光、高传播、广关注”等特点。用户可以在上面直接搜索新闻内容并分享到社交网络上、视频上。此外，通过分析不同行业、不同领域专家基于所收集到的用户行为数据等内容对用户进行画像分析和用户行为分析，为我们提供营销支持。
软件说明
随着智能媒体时代的到来，信息在传播过程中所扮演的角色也越来越重要。这其中，信息的高效获取和实时处理，是核心竞争力。对信息的有效利用，就是要在信息内容中体现出来。随着用户体验和信息消费习惯的改变，用户对于产品功能需求也在不断地提升与发展，这就要求我们能够及时响应用户的需求，能够根据用户发布行为进行准确判断，并以最优策略进行投放。产品信息知识图谱就是利用大数据等技术，基于事件驱动的用户洞察与运营方案设计理念，从内容到场景再到执行的一系列解决方案中去寻找到真正契合用户的价值内容进行输出或者运营。
