With the emergence of mobile and wearable devices, push notification becomes a powerful tool to connect and maintain the relationship with App users, but sending inappropriate or too many messages at the wrong time may result in the App being removed by the users. In order to maintain the retention rate and the delivery rate of advertisement, we adopt Deep Neural Network (DNN) to develop a notification/pop-up recommendation system enabled by collaborative filtering-based user behavioral analysis. We further verified the system with real data collected from the product Security Master, Clean Master and CM Browser, supported by Leopard Mobile Inc. (Cheetah Mobile Taiwan Agency). In this way, we can know precisely about users' preference and frequency to click on the push notification/pop-ups, decrease the troublesome to users efficiently, and meanwhile increase the click through rate of push notifications/pop-ups.


翻译:随着移动和可磨损装置的出现,推力通知成为连接和维持与App用户关系的有力工具,但在错误的时间发送不适当或过多的信息可能导致用户删除App。为了保持保留率和广告交付率,我们采用了深神经网络(DNN)来开发一个通过协作过滤用户行为分析实现的通知/流行建议系统。我们进一步用产品安全硕士、清洁硕士和CM浏览器收集的真实数据对系统进行了验证,该数据得到了Leopard Moveic Inc.(Cheetah Mobile Teawan Agency)的支持。通过这种方式,我们可以准确地了解用户点击推力通知/流行的偏好和频率,有效减少用户的麻烦,同时通过推力通知/流行的速度提高点击率。

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计算机视觉中运动行为分析就是在不需要人为干预的情况下,综合利用计算机视觉、模式识别、图像处理、人工智能等诸多方面的知识和技术对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现动态场景中的人体定位、跟踪和识别,并在此基础上分析和判断人的行为,其最终目标是通过对行为特征数据的分析来获取行为的语义描述与理解。运动人体行为分析在智能视频监控、高级人机交互、视频会议、基于行为的视频检索以及医疗诊断等方面有着广泛的应用前景和潜在的商业价值,是近年来计算机视觉领域最活跃的研究方向之一。 它包含视频中运动人体的自动检测、行为特征提取以及行为理解和描述等,属于图像分析和理解的范畴。从技术角度讲,人体行为分析和识别的研究内容相当丰富,涉及到图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能、形态学等学科知识。
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