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宽带速率_如何使用_云主机哪家的好

字号+ 作者:微辰云 来源:微辰云 2021-02-22 11:22 我要评论( )

我的电话响了。我在冰岛的某个地方。离我的车和其他人都有十多英里远。拿着一部电池快用完的手机。我打开它查看谷歌地图。"Spotify在下午音乐播放列表中添加了2首曲目"。完美的时机。潜望镜上的一个ping:"@kayvon想让你看…",邮箱里有两封新邮件,一个新

宽带速率_如何使用_云主机哪家的好

我的电话响了。我在冰岛的某个地方。离我的车和其他人都有十多英里远。拿着一部电池快用完的手机。我打开它查看谷歌地图。"Spotify在下午音乐播放列表中添加了2首曲目"。完美的时机。潜望镜上的一个ping:"@kayvon想让你看…",邮箱里有两封新邮件,一个新的Twitter追随者,一个@channel ping on Slack。共9次通知。当我带着2%的电池,一个不稳定的网络连接和一个真正需要加载那张吓人的地图的荒野中时,没有什么是不重要的。尽管过去20年取得了所有进展,但通知仍然停留在1999年。你安装的最后一个新应用程序是什么,你真的很欣赏这些通知,让它们继续运行?-Mike Davidson(@mikeindustries),2015年11月21日最近有无数的文章、公司、产品和会议专门讨论这个话题。有大量的证据表明通知被破坏了,但这种情况不会持续太久。如何修复?通知的未来是什么样子?数据时代从Google搜索到Facebook的newsfeed,分析大量数据的算法可以决定我们在网上看到什么。自学习算法正在推动其他产品,大数据的现状,比如googlenow和Facebook最近更新的notifications标签。智能算法在通知中的应用还处于早期阶段,但幸运的是,智能预测通知所需的数据已经可用。个人资料社交网络的普及使得分享我们个人数据的概念变得毫无障碍;当你可以用Twitter或Facebook即时登录时,为什么还要填写无聊的注册表格呢?行为数据即使从本质上讲,一个产品并不倾向于收集数据(比如iA Writer vs Facebook),也可以从人们使用它的方式推断出很多数据,例如,人们通常在什么时候登录?他们在那里花了多少时间?这些时间表与高参与度之间是否存在相关性?生态系统数据这个用户的其他兴趣是什么?他们还使用什么其他产品?他们如何使用它们?这种用法有什么共同的模式吗?我们可能已经有了解决隐私问题的办法。在谷歌最近宣布的智能自动回复功能中,人类不允许阅读用户的所有私人信件。另一方面,机器学习算法是。真正智能的通知如果我们能够收集和分析所有这些数据,那么真正的智能通知会是什么样子呢?至少他们是有帮助的,个人的,大数据分析培训机构,时间敏感的和相关的。明智的时机瞬间并不总是最好的。最近发布的Basecamp 3最有趣的特性之一是Work Can Wait,它让用户能够选择他们希望接收通知的时间。和你的伴侣约会之夜可能不是你想被另一个时区的同事从工作日开始打电话的时候。在错误的时间发出通知比没用更糟糕。无关的ping不仅被忽视,而且它们产生的噪音会稀释注意力,导致挫败感和虚假的紧迫感。以后的通知将自动执行此操作。一个预测引擎会根据上下文数据推断出什么是ping的最佳时机,从而让你享受约会之夜。智能定位地理数据对于理解一个人做什么的背景很重要。如果有人在黑山离岸20英里外的船上,那不是都柏林宜家一天大减价通知的最佳地点。许多应用程序已经在智能地使用地理数据。例如,当Foursquare注意到你在一个新地方时,它会发送有用的提示。当你在最适合完成任务的位置时,云产品,许多待办程序会通知你任务。智能分组像所有基于推送的系统一样,通知作为一种媒介非常脆弱。如果一个服务过度使用它们,用户会不堪重负并关闭它们。即使ping是好的和有用的,太多就是太多。这就是为什么分组会变得更加重要。想想Facebook捆绑类似通知的方式,比如有多少人喜欢你的照片。显示几个名字和一个数字,如果用户愿意,可以深入了解细节。相比之下,云服务器网址,Quora不仅会将所有通知转储给您,而且还要求您实际查看每个通知,即使它们完全相同。将这个概念提升到下一个层次,更智能的通知可以有一个渐进的分组。如果你的照片通常少于10张,你可能会希望每一张照片都有独特的通知。如果平均值是几千,那么当你累积了一百个喜欢的时候,平和你比较好。你也可以从亲密的朋友和家人或真正有影响力的人那里得到具体的行动通知。嘿,如果马克·扎克伯格对你的帖子发表了评论,你可能想马上知道?聪明的反应尽管每个用户都是独一无二的,但您不可能为每个人构建所有的东西,因此必须做出妥协。智能响应的通知,而不是愚蠢的默认设置,可以帮助提供一层产品个性化。根据你通常与内容互动的方式,可以提供更好的措辞和结构选择。你通常对新照片喜欢的通知有什么反应?你只是瞥一眼吗?或者你真的深入每一个通知。根据默认行为,您可能会看到结构不同的通知。智能目标定位在对讲机,我们不断地与客户沟通。当我们做产品研究时,我们从来不会问所有用户同样的问题。我们发送有针对性的信息给最有能力回答的人。例如,如果我们计划改进导出功能,我们会选择在最近两天内导出数据的人来询问是否存在阻碍因素(当他们的记忆仍然新鲜时)。发送给正确用户的消息将获得更高的响应率,提供真正有用的反馈,并防止其他用户感到不知所措。有了所有的组合数据,智能通知将能够集中于正确的用户,并为其他人降低噪音。智能通知与系统通知智能通知会感觉更像是你的助手或其他人的便条。与之形成对比的是,系统通知显示为屏幕顶部的一个小铃铛图标。他们应该合并吗?它们应该有相同的包装吗?产品应该有个性吗?人类有一种叫做幻觉的心理现象,自助建站服务,我们在日常生活中看到人形物体。我们在云层的图案中看到人类的脸,卡通中的动物表现得像人,科幻小说中的机器人都是人形的。不管是谷歌,还是谷歌,都会失去它的个性。一个机器人发出的通知,如果是由一个有自己个性的人用人类语言写的,它实际上会让人感觉到更加个人化。事实上,通知已经变得更具对话性。这是您一年前收到的通知与现在可能收到的通知的方式:消息传递才刚刚开始,但它会变得非常有影响力,它最终会消耗我们所知道的通知。反馈环无论预测智能有多聪明,无论收集到的数据有多好,反馈回路总是需要的。英国科幻作家阿拉斯泰尔·雷诺兹(Alastair Reynolds)的短篇小说《奇马蓝》(Zima Blue)包含了一个关于预测智能本质的讨论。想象一下,和朋友们在一个阳光明媚的下午和朋友们喝一杯白葡萄酒而不是红葡萄酒,并且享受它的程度远远超过了你通常的选择。这个算法不会把任何意义都放在一个快乐的环境组合上。单一的偏差不会对其预测模型产生任何显著的影响。下次还是会推荐红酒。但你的记忆会抓住这个例外并放大它吸引人的部分,所以下次你可能会选择白色,然后再选择。一个完整的行为模式会因一次偏差而改变。算法决不会容忍这种情况。这就是为什么智能通知仍然很大程度上依赖于用户反馈,时不时地提出快速问题。这个通知有用吗?这是展示它的好时机吗?您想查看更多或更少的通知?它可能就像那些机场体验反馈站;一种快速无摩擦的方式,可以更好地理解你的选择。智能通知的路径很明显,通知不能保持原来的状态太久了。他们正在脱离关系。它们是侵入性的。没人爱他们。同时,创建智能通知所需的所有数据都已经存在。有一些产品试图正确地使用这些数据,这些产品为通知如何开始提供价值和真正的帮助提供了建议。我只希望下次当我在荒野中迷路的时候掏出垂死的手机,那是因为我的

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