Artificial Intelligence

1. 高昂的舆情分析成本：
  此前依赖第三方舆情分析服务，每月需支付40K美金的高额费用，长期下来给企业带来沉重的成本负担，压缩了利润空间。

2. 数据获取效率低下：
  依靠第三方手动从Discord、Facebook、Twitter等平台获取游戏用户评论数据，速度慢且难以保证数据的完整性和及时性，无法让运营团队实时掌握用户动态，导致对用户反馈的响应滞后。

3. 分析精准度不足：
  面对来自日韩、东南亚、欧美等多地区多语言的海量用户评论数据，人工分析难以精准辨别评论的正负面情感、挖掘热门话题，以及全面收集游戏性能、Bug等问题，影响了对游戏的优化决策，无法及时有效地满足玩家需求。

（一）架构设计

1.多源数据采集：

  通过Discord API直连监听频道消息流，获取官方频道与社区讨论数据；利用Twitter API v2获取推文、评论及话题标签，并支持关键词过滤；使用Scrapy框架合规抓取Facebook、Telegram公开群组数据，确保数据来源广泛且及时。

2.数据清洗与预处理：

  构建虚拟私有云（VPC），IP段为172.16.0.0/16，划分公有子网（对外服务）、私有子网（后端服务）和数据库子网（RDS）。利用安全组和网络访问控制列表（NACL）限制入站/出站流量，并启用WAF防护恶意请求。数据传输采用SSL/TLS加密，由AWS Certificate Manager（ACM）管理证书，确保数据传输安全。 Gateway、Lambda、DynamoDB、S3、Step Functions、Bedrock等，形成“数据采集 - 处理 - 分析 - 存储 - 输出”的完整闭环。技术栈选用AWS CloudFormation、Lambda、API Gateway、S3、DynamoDB、Bedrock Claude 3.5、CloudFront、Kinesis Data Streams，部署于美国弗吉尼亚（us-east-1）区域，跨多个可用区（AZ），保障高可用性。

3.实时数据处理：

  ECS Fargate容器持续监听Discord频道，抓取实时舆情数据并推送至Kinesis Data Stream。KDS触发Lambda函数进行数据清洗，并将处理后的数据写入DynamoDB，同时触发Step Functions启动实时问题块检测，及时发现突发负面舆情。

1.情感分析与热点检测：

  Lambda调用Bedrock Claude 3.5模型，通过精心设计的提示词进行情感分析，输出情感标签、置信度及关键词。AWS Batch运行Python脚本，基于TF - IDF算法提取高频关键词，结合DBSCAN聚类算法生成热点话题，帮助运营团队实时感知用户情绪，快速定位负面舆情并响应。

2.智能报告生成：

  Step Functions触发Lambda调用Bedrock，根据预定义的多维度模板（高管摘要版和运营详细版）生成舆情报告。报告内容包含情感分布、热点话题、典型案例等，并通过调用QuickSight API生成可视化图表（如情感饼图、热点词云）嵌入报告，支持邮件自动推送或Web门户下载，大大减少人工整理时间，提高报告生成效率。

3.用户画像构建：

  制定标签体系，基于评论内容生成用户兴趣标签（如“剧情党”“PVP玩家”）和消费特征标签（如“重氪玩家”“零氪党”）。通过硬规则（关键词匹配）和软规则（Bedrock模型推断）生成标签，并结合CRM系统数据完善画像维度，为精准推送和流失预警提供有力支持。

4.数据统计与问题分析：

  对用户在Discord、Telegram等平台的聊天数据进行实时统计，分析每日/周活跃用户数、消息总量、高频互动用户TOP10等指标，以及聊天内容关键词云图，识别用户讨论热点。自动识别用户反馈中的问题类型（技术类、内容类、运营类），按问题类型、平台、时间生成统计报表，并关联情感分析结果，重点标注高频负面问题。QuickSight展示问题趋势图，设置阈值（如技术类问题占比超30%）触发SNS告警，为运营决策提供数据支持。

1.身份安全：

  通过IAM进行身份验证和管理，启用MFA多重验证，对不同账户和用户进行细粒度权限控制。严格管理访问密钥，制定密钥申请流程，设置密钥访问范围IAM策略，确保账号安全。同时，配置Landing Zones，划分治理账户、安全账户、日志账户、网络账户，实现安全且可扩展的架构。

2.网络安全：

  利用安全组和NACL进行网络流量安全控制，对EC2实例和子网的入站/出站流量进行严格限制。使用SSL/TLS加密数据传输，通过ACM管理证书。将数据存储在私有子网中，仅放行固定端口，保障网络安全。

3.加密安全：

  采用Amazon KMS加密服务，使用经过FIPS 140 - 2验证的硬件安全模块保护密钥，并与CloudTrail集成，记录密钥使用记录，满足监管和合规性要求。

4.可靠性设计：

  运用Amazon CloudFormation实现自动化部署，通过模板创建和管理AWS资源，确保资源部署的一致性和可重复性。制定灾难恢复计划，包括单区域故障转移（关键服务多可用区部署，自动故障转移）、跨区域复制（S3跨区域复制、DynamoDB全局表同步）、数据备份与恢复（S3定期全量备份、DynamoDB每日全量备份），并定期进行灾难恢复演练，确保在灾难发生时能够快速恢复服务，保障业务连续性。