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现在,app换量互推一开始并不成熟,主要靠推广者自己的人际关系,并需要你的应用里能推荐其它的应用或站点,换量的比例一般是一比一,结果也没有具体的衡量标准,可能别人一天能给你带来几百的量,你却只带给别人几十的量,量还不上的时候,就很难合作下去了。当然如果你跟合作人的关系够铁,人家愿意帮你推那就另说了。
APP互推是一种通过挖掘App之间的隐含关系,将一个App推送到另外一个相关类的App上,而整个移动端App的应用个数有好几十万,所以数据包含的信息是相当丰富。如果我们能有效利用这数据,则我们能够采用更有效的方法来实现App的互推,同时利用这些大数据,我们为移动广告找到了一个更有效的平台。
Database Modeling是一个数据库的建模功能,任何庞大的数据都需要一个正确的分析机制。
App的互推
在没有打通App数据之前,App互推一般都是根据随机原则、热门App原则、相似相近原则来进行推荐。这些方法存在很多问题,如不同用户App推荐一样,推荐App被用户喜好的准备低等。
当多个App网络推广数据打通后,原始App推送方法可以得到明显的改善。因为一方面我们可以获取用户的全局信息,利用这些信息我们可以更好的为用户做个性化的推荐,另一方面由于App的打通我们能更好的将用户、App进行聚类分析,这样更加方便相似用户对相似应用的喜好。
大数据分析中的问题
1、全局数据打通
当我们获取单独App数据时,这些数据都是孤立的小岛,我们不太会关心用户在其他App中有什么样的行为特征。当我们拥有数十万个APP时,如果能将各App数据进行打通,那我们
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