羽在石-抗击疫情行动中


羽在石作为一家数据智能创业公司,将坚守自己的职责,为抗击疫情添砖加瓦。 在疫情期间,羽在石承诺如下:

保证客户系统的正常运行、保证客户服务质量
凡涉及到疫情行业的客户,予以最大限度的优惠政策。包括但不限于医药数据分析、疫情趋势预测等

让我们携起手来,共克时艰!!

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南京数据挖掘社群


南京数据挖掘社群(NJDM)发起于2016年初,至今线上、线下成员已达500余人。 团队成员多由南京大学、东南大学等高校师生,华为、中兴、苏宁、小米等知名企业数据科学家、工程师组成。

社群不定期开展线上、线下活动,跟踪市场产品、技术的前沿动态,保持对技术和商业的持续思考和敏锐度。 让成员在社群中获

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教育行业个性化学习解决方案


羽在石为教育行业提供个性化学习系统与解决方案。

学习行为数据采集。通过对学习过程的数据分析,包括音视频分析、学生反馈,捕捉学生对知识点的掌握情况
知识图谱构建。帮助教育机构、学校构建其领域的知识图谱。如编程教育知识图谱、声乐教育知识图谱等
学生画像构建。分析学生行为数据,构建完善的学生学习行为画像

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智能推荐案例-金融领域客户


2020年4月,公司向金融客户提供文本舆情、新闻分类、推荐系统、股指预测等解决方案与产品。


客户目标与痛点:

客户目标:为用户提供股市财经类聚合阅读APP,并提供股指预测等增值服务
痛点1:如何获取新浪、网易等全网股市新闻数据
痛点2:如何根据用户阅读兴趣,实现个性化推荐,从而提高客户粘性
痛点

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智能推荐案例-军工情报推荐


羽在石为向军工客户提供基于知识图谱的军工情报分析与推荐解决方案。 军工行业面临的数据庞大,面临的作战态势复杂多变。需要从海量数据中,快速的找到所需要的信息。辅助作战人员决策。 羽在石为军工行业提供某领域的军工知识图谱,并基于知识图谱,实现军工情报的准确推荐。

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智能推荐案例-音乐推荐


2019年10月,公司为北京课工场提供推荐系统。

客户目标与痛点:

客户目标:为用户推送个性化的音乐,提高用户留存率、活跃度
痛点1:音乐曲库、音乐标签的构建
痛点2:个性音乐推送服务

羽在石解决方案:

从互联网中爬取音乐曲库及标签
使用机器学习方法,构建音乐分类模型
基于羽在石推荐系统框架,实现

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