信令数据让新闻推送更精准

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1、信令数据让新闻推送更精准信令数据让新闻推送更精准信令数据让新闻推送更精准　　　1.电信运营商的信令数据 　　在网络中传输着各种信号，其中一部分是我们直接需要的，而另外一部分是我们不直接需要的，它用来专门控制电路的，这一类型的信号我们就称之为信令。信令是终端和终端、终端和网络之间传递的一种消息，专门用来控制电路，建立、管理、删除连接，以使用户能够正常通过这些连接进行通信。所以信令实际上就是一种用于控制的信号。信令数据就是基于信令在传输过程中所获取的用户信息。它包含了用户基本信息、计费信息、业务信息、位置信息。这些信息十分完整，能

2、较全面反应出用户行为，精准定位用户的一言一行。电信运营商作为电信服务的提供者，掌握每个手机用户全程的实时信令数据，可以将信令数据输出为服务能力，供各行业产品创新。 　　2.精准新闻推送真的精准吗 　　移动新闻客户端是指为手机用户提供持续、实时、全方位新闻资讯更新，内容涵盖国内、国际、军事、社会、财经、体育、娱乐等方面信息的新闻类应用软件。随着智能手机的普及和移动互联网的发展，移动新闻客户端已经成为人们了解新闻资讯的主要途径之一。但是，随着浏览器从“浏览”到“阅览”的升级，以及社交平台新闻阅读的兴起，人们从移动端获取新闻的方式正

3、逐渐改变，新闻客户端面临着拉回和留下用户的挑战。要拉回和留下用户，除了客户端的新闻或资讯信息发布速度、内容质量、应用程序的用户体验之外，可以在用户开屏第一时间内抵达用户视野的新闻推送也同样重要。所谓新闻推送，主要是指新闻客户端将实时重大信息主动推至移动终端如手机和平板电脑的通知栏，使得信息在使用手机或平板电脑的第一时间呈现在用户眼前。 　　目前个性化的新闻推荐机制主要根据： 　　①用户资料性别、年龄段、所在城市、兴趣特征。 　　②协同过滤。基于文章的协同过滤。阅读了文章A的用户70%都阅读了文章B，那会给阅读了文章A的用户推荐

4、文章B；基于用户的协同过滤。如果用户A与B的兴趣特征相似，则会给用户A推荐用户B看过而用户A没有看过的文章。 　　③建立模型新闻内容相似度匹配。抽取文章实体词，对文章进行分析并归类。细化用户资料，例如用户资料跟科技相关，文章也跟科技相关，就推荐给用户。 　　④正负反馈。通过正负反馈来判断推荐给用户的文章是否精准。正反馈包括了点击、阅读时长、分享、收藏、评论。负反馈类似目前今日头条在内容上设置了一个×，点击之后，会咨询用户不感兴趣的理由。 　　⑤其他。因为是资讯类，所以文章的发布时间可能也有权重。实际会综合这些算法来确保推荐的内

5、容是用户感兴趣的内容。用户阅读的文章越多，被记录的历史行为越多，则推荐给用户的文章越让用户感兴趣。 　　基于以上的机制为用户提供个性化的新闻推送是存在不足的。第一，一旦形成了一定的阅读习惯，推荐的内容将局限于用户感兴趣的内容，可能不会涉及到新领域及热点，所以考虑到热点内容的推荐，部分APP中有固定置顶某条新闻或热点频道的功能。第二，这类推送无法随时掌握用户行为的变化，为用户提供动态化个性化推荐。比如用户的地理位置发生了变化，新闻客户端应该根据用户的位置来给用户推送与所在范围相关的消息。第三，文章冷启动的问题。“冷启动”是数据挖

6、掘领域的一个专业术语，是指数据挖掘需要数据的积累，而产品初期数据为空或者数据量太少导致所需的数据量达不到要求。在前期新闻客户端并没有用户的行为记录，那么实现对早期用户的个性化推送是上面推送方式无法实现的。 　　3.信令数据使新闻推送更精准 　　信令是终端和终端、终端和网络之间传递的一种消息，专门用来控制电路，建立、管理、删除连接，以使用户能够正常通过这些连接进行通信。通过对信令数据进行统计分析可以得到上网用户的认证信息，用户上网所使用的时间、花费的流量、浏览的网站IP地址和内容等信息。将上述信令数据所统计的信息与用户本身的属性

7、结合进而分析出不同类型用户的上网特征和偏好，从而可以提供更加精准的新闻推送。 　　通过信令数据可以得到以下互联网用户的行为信息： 　　①通过对用户在一定时间段内所使用流量进行统计，可获取用户网络消费承受力。 　　②识别用户手机使用的各类应用软件，如微信、微博、UC浏览器等，统计一天内在各软件消耗的流量、访问次数，该软件使用的下载速率、成功率等指标。 　　③识别用户的上网内容。如手机用户使用手机浏览过的网站；用搜索引擎搜索过的关键字；用户在电商浏览过的商品以及搜索过的关键字；用户观看过的视频以及用户经常上网的时間等。 　　④识别

8、用户的位置信息。包括用户当前位置、用户当前小区归属、用户当前小区属性以　　联盟　　及行政区分类等，基于移动蜂窝网络产生的位置信息具有GPS无法替代的明显优势，这些信息有助于制定针对用户的差别方案。 　　与传统的新闻推送所获得的用户行为信息相比，通过信令数据获取的信息更加全面、