APP互推是一种经过发掘App之间的隐含联系，将一个App推送到别的一个有关类的App上，而整个移动端App的运用个数有好几十万，所以数据包括的信息是适当丰厚。假如咱们能有用运用这数
无线运用的大数据有着重要的作用。可是关于手机阅览以及手机音乐的大数据剖析仅限于特定App，而现实状况中还存在别的一种运用，即App之间互相推行，此处咱们将其命名为App互推联盟。
APP互推是一种经过发掘App之间的隐含联系，将一个App推送到别的一个有关类的App上，而整个移动端App的运用个数有好几十万，所以数据包括的信息是适当丰厚。假如咱们能有用运用这数据，则咱们能够选用更有用的办法来完成App的互推，一起运用这些大数据，咱们为移动广告找到了一个更有用的渠道。
DatabaseModeling是一个数据库的建模功用，任何巨大的数据都需求一个正确的剖析机制
数据剖析中的疑问
①大局数据打通
当咱们获取独自App数据时，这些数据都是孤立的小岛，咱们不太会关怀用户在其他App中有什么样的行动特征。当咱们具有数十万个APP时，假如能将各App数据进行打通，那咱们能取得的运用将是无穷无尽的。
在PC端，阅读器能够经过cookie、flash等办法记录一个用户的ID，而在手机端这种办法却欠妥，由于手机端的用户运用App的频率远高于阅读器的频率。
可是咱们细心发现，每个用户所运用的手机MAC号通常状况下是仅有的（在很少状况下不仅有），所以咱们能够经过MAC号来将用户进行打通。
②信息补全
在前一章节无线音乐运用中，咱们遇到一个扎手的疑问是，用户信息不完整，咱们不能有用地给其推送恰当的歌曲。用户信息不完整的主要原因是由于在该APP中留下的信息量少，假如咱们能运用用户在其他APP的信息来补全用户信息，则能够大大供给用户在该APP中听歌的体验。
在没有打通App数据之前，App互推通常都是依据随机准则、抢手App准则、类似附近准则来进行引荐。这些办法存在许多疑问，如不一样用户App引荐相同，引荐App被用户喜爱的预备低一级。
当多个App数据打通后，原始App推送办法能够得到显着的改进。由于一方面咱们能够获取用户的大局信息，运用这些信息咱们能够更好的为用户做个性化的引荐，另一方面由于App的打通咱们能更好的将用户、App进行聚类剖析，这样愈加便利类似用户对类似运用的喜爱。
App中的广告运用
在没有打通App数据之前，App的广告通常都是依据App的关键字准则进行投进，不一样用户在登录同一个App时能够接受到同一个广告。这种投进办法存在一个显着疑问即是只捉住了App的匹配性，并没有捉住App上详细人的匹配性。比如一个人刚阅读玩母婴类的App转入别的一个音乐类的App时，该音乐类App大多会为其投进音乐类广告，而不是母婴类的广告。
App在计划之初就会针对广告方位和内容进行计划
当咱们把App数据打通后，由于大局信息的联系使得用户就有了回忆功用。所当上诉状况发生时，音乐网站能够依据用户带来的喜爱为其投进与其喜爱接近的广告。这样才能愈加精确的捉住用户的心思，让用户、公司以及广告到达三赢的好结果。
