由开源中国举办的OSC源创会年终盛典昨日在北京如期举行,国内领先的移动大数据服务商极光受邀参加此次盛会。极光数据挖掘部门负责人杨亮先生在分论坛架构与数据专场发表演讲,通过专业大数据的角度与在场同行分享了如何利用大数据在移动广告投放中探寻潜在用户。[ ](/images/2016/12/001.png)

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成立于2011年的极光一直专注于为开发者提供稳定高效的消息推送、即时通讯和短信验证码等开发者服务。凭借着五年来对海量数据的积累,极光于2015年开始布局大数据业务,并在2016年正式从开发者服务平台升级为移动大数据综合提供商,拓展了包括广告服务和数据服务在内的多种大数据产品,投入了大量技术精英进行大数据的清洗、分析、挖掘,及大数据计算模型的建立工作。此次源创会,极光数据挖掘领域的专家杨亮先生发表了《移动广告投放——潜在用户探索》的主题演讲,从多个角度向现场嘉宾深度阐释了移动广告投放中探寻潜在用户的方法。

001“大数据时代,如何能最大化满足广告运营对数据的要求,取得质与量的平衡?”

这是杨亮在他的演讲之初提出的问题。随后,杨亮详细地分享了极光的移动大数据产品在这方面取得的一些成果。​

​三种潜在用户的探寻方法

杨亮表示,在广告投放的潜在用户中,有一部分用户是运营者根据经验能很好识别的,然而通过传统投放经验很难直接寻找到的用户群体才是增长潜力之所在。在数据大爆炸时代,凭借着海量的数据处理,可通过基于种子用户的lookalike方法,基于应用特征相似的方法,基于用户行为的LFM方法来准确地寻找到潜在用户。

用户特征在LFM中的使用

作为极光数据挖掘部门的负责人,杨亮介绍,极光通过自身所拥有的海量数据,挖掘出庞大的数据标签库,再结合用户的实时信息,从而使得极光可以将『静态的』用户标签信息,与『动态的』用户信息融入LFM(隐含因子模型)中,使得传统的广告投放具有了实时效应,从而更为精准地进行潜在用户的分析与探寻。

通过对地理位置的深度挖掘寻找潜在用户

极光利用自身拥有的实时LBS(基于位置的服务)信息,能根据潜在用户的地理位置进行深度挖掘,如绘制潜在用户的轨迹画像,并基于轨迹画像寻找相似群体,利用潜在用户社交网络的挖掘等方式提高了用户的筛选维度。

除了上述几个方面,杨亮还从算法逻辑结果与算法实现物理架构两方面介绍了极光多算法融合的实时计算框架。002在本次2016源创会年终盛典上,极光还设有品牌展位,向参与本次盛典的来宾介绍极光的数据产品与服务,吸引了大量咨询者。这其中有接受极光开发者服务多年的拥趸,也有慕名而来想了解极光服务的新朋友。 极光必将以真诚之心,砥砺前行,为客户带来更多更优质的产品与服务。

关于极光

极光是中国领先的移动大数据平台和移动应用云服务提供商。其团队核心成员来自腾讯、摩根士丹利、豆瓣、Teradata、中国移动等。公司自2011年成立以来专注于为APP开发者提供稳定高效的消息推送、即时通讯和短信验证码等开发者服务。至今我们已经服务了超过40万款移动应用,累计覆盖超过50亿个移动终端,月活跃用户超过6亿,产品覆盖了中国国内90%以上的移动终端。基于积累的海量数据,我们拓展了在大数据领域的产品,包括极光广告服务和极光数据服务。极光致力于为各行各业节约开发成本,提高运营效率,优化业务决策。