以下是针对热点实时推送助理的功能描述，结合机器学习技术栈与用户场景的通俗化解释：
快速体验的话直接用钉钉扫描下方二维码体验

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1. 核心功能

（1）热点抓取引擎

• 类比：像蜘蛛爬取全网信息（网络爬虫+信息抽取）
• 技术：
  • 实时监控社交媒体/新闻API（如Twitter、微博、RSS）
  • NLP关键词提取：用TF-IDF或BERT识别突发关键词（如“地震”、“AI突破”）
  • 去重处理：SimHash算法过滤相似新闻

（2）个性化推送

• 类比：像今日头条的推荐系统，但更垂直
• 技术：
  • 用户画像：基于历史点击行为（如用户常看“科技” → 权重↑）
  • 排序模型：Learning to Rank (LTR) 对热点优先级打分
  • 冷启动方案：新用户用热度榜单兜底（热搜榜+时间衰减因子）

（3）实时性保障

• 技术栈：
  • 流处理框架：Apache Kafka（消息队列）+ Flink（实时计算）
  • 增量更新：每5分钟刷新一次热点池（类似Redis缓存过期机制）

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2. 特色功能

（1）多模态推送

• 不仅推送文字，自动生成：
  • 摘要：用T5/BART模型生成100字精简版
  • 可视化：调用DALL·E生成热点事件示意图（如“马斯克火箭发射”→生成火箭图片）

（2）预警系统

• 突发异常检测（如股市暴跌）：
  • 用孤立森林（Isolation Forest） 检测流量突增
  • 触发短信/APP弹窗强提醒

（3）溯源追踪

• 显示热点传播路径：
  • 知识图谱：构建“事件-人物-地点”关系网
  • 类似GitHub的代码溯源UI，但用于新闻（如“某谣言最早发于XX论坛”）

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3. 技术架构简图

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4. 评估指标

• 推送效果：点击率（CTR）、用户停留时长
• 实时性：从事件发生到推送的平均延迟（目标<3分钟）
• 准确性：人工审核热点误报率（如用众包标注验证）

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5. 举个实际例子

场景：某地突发地震

1. 爬虫检测到10+篇“地震”相关新闻（关键词频率激增）
2. NLP模型确认地点/震级（实体识别），过滤假新闻
3. 优先推送给当地用户（LBS地理位置匹配）
4. 附带生成“避灾指南”图文卡片（多模态生成）

以上是思路篇，下一篇我写一篇实践，包会的