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信鸽的推送系统主要分为三部分，第一部分是数据、第二部分是具体的系统实现、第三部分是具体的应用。
具体的应用有这三个：实时推送、推送助手、ABTest。
推送助手和ABTest的作用是更好地帮助用户使用消息推送来进行产品的运营。比如推送助手，对于很多运营人员来说，可能没有相关的运营经验，对内容的管理，他可能只大概知道需要推送的目标群体，但是他对推送文案不知道如何编写会更好，这个时候我们后台会对历史的推送进行数据的收集，对文案和推送的效果进行关联性的分析，当他选择一个推送场景的时候，我们就会把一些文案的样式和关键词给到他，让他自己组织出一个更好的推送的文案。
另外一个是ABTest，用户自己手里有几个文案或者目标推送人群，当他不确定的哪个更合适的时候，我们给他提供ABTest的能力，从目标推送人群中抽取部分测试用户，多个文案经过实时推送，在几分钟的时间里，把推送的效果即点击率反馈给用户，系统自动或者由用户选择一个最佳的推送文案或者是一个最佳的目标人群对剩下的用户进行推送。
下面看一下系统的实现，主要分实时和离线。离线部分主要是用来进行人群的挖掘。对于精准推送来说，它的核心是根据应用运营的目标将消息推送给匹配的目标人群。应用的运营的目标一般有提升用户活跃度，潜在流失用户挽回，提升应用收入等，不同人群的挖掘方法可能不尽相同，但流程基本一致，一般会分为数据的准备、模型的构建、预测结果、输出。
我们这里举一个实际的潜在流失用户人群挖掘的例子。我们想预测一下这个应用里面可能有哪些人是会流失的，这样应用可以针对这部分人群做一些挽留的推送。
原始数据保存在HDFS或者TDW里面推荐www.yinhang123.net，经过数据加工以后，把用户可能流失的一些特征给提取出来，比如说有首次注册的时间、每日启动的次数、每日的活跃状态和最近登录的时间。特征提取后有两条路径：
一是要构建一个潜在流失用户预测的模型，二是在模型的基础上进行潜在流失用户的预测。对于模型构建部分，需要结合真实的流失情况和特征，作为训练的样本银 行 贷 款，经过算法模型的训练之后，我们就得到了一个潜在流失用户预测的模型。对于每天新增的数据，我们也是经过特征提取之后，把数据输入这个模型里面，就会得到一个具体的预测结果即可能会流失的人群集合。
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