C-3PO：基于点击序列感知深度神经网络的弹窗推荐
计算机与社会
2018-12-21 v4 人机交互
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摘要
随着移动和可穿戴设备的出现，推送通知成为连接并维持与 App 用户关系的强大工具，但在错误时间发送不适当或过多消息可能导致用户卸载该 App。为了维持广告的留存率和送达率，我们采用深度神经网络（DNN）开发了一种弹窗推荐系统“基于点击序列感知深度神经网络（DNN）的弹窗推荐（C-3PO）”，其由基于协同过滤的混合用户行为分析赋能。我们进一步用由 Leopard Mobile Inc.（猎豹移动台湾代理）支持的产品 Security Master、Clean Master 和 CM Browser 收集的真实数据验证了该系统。通过这种方式，我们可以精确了解用户点击推送通知/弹窗的偏好和频率，有效减少对用户的打扰，同时提高推送通知/弹窗的点击率。
引用
@article{arxiv.1803.00458,
title = {C-3PO: Click-sequence-aware DeeP Neural Network (DNN)-based Pop-uPs RecOmmendation},
author = {TonTon Hsien-De Huang and Hung-Yu Kao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.00458},
year = {2018}
}
备注
2018/12/20