采集器的自动识别算法(自动检测相同地址的app实现通过我对注册第三方调研问卷调查系统的分析)

　　采集器的自动识别算法(自动检测相同地址的app实现通过我对注册第三方调研问卷调查系统的分析)

　　采集器的自动识别算法和自动注册推送的推送算法是完全不同的。想要算法能实现精准识别用户行为的目的，需要利用算法做一定的误识别。目前百度已经实现的误识别有两种：一是苹果的推送系统和jingdata采集的精准推送，误识别率约在30%左右。二是通过网页端进行的误识别，100万的用户总量的误识别率可以降到5%，10亿的用户总量误识别率才可以降到2%左右。

　　但这类误识别是实时的，并不适合做批量识别和推送。为提高误识别率，可以尝试使用一些网页端的无人机测量工具，来辅助误识别。

　　可以建立用户属性-推送-正常相同-自动检测相同地址的app实现

　　通过我对注册第三方调研问卷调查系统的分析发现，这类公司以及开发者对推送难度、推送时间、用户打开率、设备打开率等指标的敏感度超乎寻常的高。以我在公司负责的几款合作过的第三方公司为例，用户总量预计有1亿左右，正常用户80%，意外用户98%（至少从问卷调查系统看到是这样的数据），除此之外的1/10就是少量意外用户（延迟多长时间都可以成功删除）。

　　例如在基础数据保留10%不删除推送或者90%的收益等于0。至于如何避免意外用户数据埋点，降低测试误差就不得而知了。

　　首先，对用户进行定向营销。分析用户在不同类型互联网企业下的行为习惯，挖掘其其他隐形价值。挖掘用户真正需求是意义非凡的，通过长时间的线*敏*感*词*册实验和调研，方可触及到有可能购买产品和服务的用户群体。其次，进行线上注册用户定向推送。线上注册是实现用户定向推送的重要一环，我们在用户网络维度下做的一些尝试：通过数据分析产生的关键词给产品或功能注册的用户推送“相关链接”，加大正向结果推送的概率；让用户定时登录和浏览个性化内容和反馈信息；对邮件和投票等线上用户行为进行优化。

　　此外，基于基础数据的数据挖掘，深度参与数据产品开发建设，关键词挖掘、通配符、关键词排名、时间、用户设备信息等方面也进行了较大的探索。