从被动到主动:深度推进YunOS（12页）.pdf

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1、王作书高级数据分析专家王骏Senior Staff EngineerFrom Passive to Proactive:Deep Push on YunOS“不感兴趣”游戏推广、广告软文、应用下载链接、线下实体广告“杀通知”用户已形成通知中心就是垃圾站需要定期清理的潜意识“选择性忽略”34%不堪其扰而屏蔽通知中心不受用户重视，少数好奇宝宝无目的性点击22%用户点开就关闭传统PushYunOS Mobile Pushv 推送入口多样化锁屏界面，左一屏，通知中心,In-APP v 推送消息丰富化富媒体、Landing Pagev 场景感知根据用户所在的场景判断用户的需求v 用户兴趣理解根据用户的行

2、为习惯、爱好、和需求推送内容根据用户对推送内容的反馈实时调整推送策略系统级数据沉淀-Data Driver行为数据无痕无额外工作量整合能力线下行为数据的整合能力多端多场景用户行为数据的整合能力全域数据的产出能力稳定高效的数据计算平台规范化全域数据IoT车TV手机APP1APP2APP采集内容行为数据：展现、点击、自定义场景数据：LBS，time，网络性能数据：crash，error设备数据：rom，ram事件流：上下文，session集团数据外部数据智能数仓坚实的后盾-数据平台多端线上行为数据线下场景行为数据用户画像数据全域数据浏览搜索支付点击语音输入拍照收藏卸载分享运动轨迹作息时间LBS生活

3、规律人际生活半径气候交通方式性别年龄购物偏好兴趣职业居住地婚姻状况人生阶段新闻小说音乐视频O2O广告电台体育赛事视频旅行金融YunOS的全域数据应应用用游游戏戏视视频频主主题题新新闻闻音音乐乐用用户户对对数数字字内内容容行行为为模模式式基于全域行为的用户兴趣理解案列：利用系统推送激活白牌视频应用基于全域数据的用户兴趣传导基于内容(用户)相似度的兴趣传导同域和跨域兴趣传导0.60.60.30.3X单个垂直上用户行为稀疏，通过相关性进行用户兴趣的传导常用的相关性计算：基于用户行为和基于内容本身全局优化:Assignment Problem案列：暑期游戏推送系统框架图:From Push to Pull总结q 系统通道能力q 全域数据能力q 全局优化能力q 综合运营能力q 对外开放能力Thefuture:fromBusinessValuetoSocialGoodBroadcastingTargetingPersonalizationPreciseTriggerPassiveActiveProactive用户体验数据能力

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