基于Android系统的大数据推送平台研究
基于大数据的智能化短信推送系统设计与实现
基于大数据的智能化短信推送系统设计与实现随着智能手机的升级换代和互联网的普及，手机短信成为人们日常生活中不可或缺的通信方式。
眼下，我们的手机每天都会收到若干条短信，其中不乏一些是我们感兴趣的信息内容，但更多的是让我们感到无聊和烦躁的广告宣传或垃圾信息。
这些繁琐和重复的信息让我们感到疲惫，甚至让我们在日常生活中厌恶短信。
在这样的情境之下，为了更好地让用户获得有用的信息，并且避免用户被烦扰或打扰，我们设计和实现了一种基于大数据的智能化短信推送系统，这个系统可以为用户推送最有价值的信息，拒绝无用的信息干扰。
本文将会详细介绍这个系统的原理、功能和实现过程。
一、系统设计思路主要是通过数据收集和处理，数据挖掘与分析，以及短信智能推送的方式，实现一个具有智能化和自定义化的短信推送系统。
二、功能1. 大数据采集和处理该系统将通过收集包括用户个人信息、用户行为数据和网络服务数据等多种数据，对这些数据进行清洗、整理和存储，从而构建庞大的数据集。
数据集将包含用户的浏览历史记录、购物记录，社交圈子，位置记录等。
2. 数据分析与挖掘通过使用机器学习和数据挖掘技术对用户数据进行分析，可以发现用户的偏好和行为模式，从而为接下来的短信推送提供有力的支持。
3. 短信智能推送通过吸纳用户的行为数据，该系统可以为每个用户推荐最符合其个人喜好和需求的信息，减少了无关信息和广告的干扰，从而提高了用户体验和满意度。
在推荐时，考虑到用户可能存在日夜生活规律的变化，系统还会根据用户的活动时间和时间等因素作为参数，定制化地进行个性化推荐。
三、实现过程1. 数据采集与清洗该系统通过增加用户行为追踪功能以及增加用户偏好设置等方式，收集和整理用户数据，并对数据进行清洗工作，清理掉一些无用的数据。
2. 数据挖掘通过将用户的行为数据进行分析，提取与用户偏好相关的特征值，快速、准确地建立用户画像。
3. 智能推送系统在推荐信息时，按照用户的偏好和需求进行筛选，通过智能算法对符合用户特征的信息进行过滤，这些信息也将被向用户推荐。
基于大数据分析的社交媒体内容推荐系统
基于大数据分析的社交媒体内容推荐系统社交媒体在当今社会中变得越来越重要。
人们通过社交媒体平台分享自己的生活、观点和兴趣，同时也获取到了大量的信息和内容。
然而，由于社交媒体上的内容庞杂且多样化，用户经常会感到信息过载和困惑。
因此，建立一个基于大数据分析的社交媒体内容推荐系统，可以帮助用户过滤和获取他们感兴趣的内容，提高用户体验和满意度。
基于大数据分析的社交媒体内容推荐系统的主要目标是根据用户的兴趣和偏好，通过分析大量的数据来推荐用户可能感兴趣的内容。
为了实现这个目标，该系统需要收集和分析不同方面的数据，包括用户的社交媒体行为、喜好和交互、文章和帖子的内容特征等。
通过对这些数据进行挖掘和分析，系统可以了解用户的兴趣和偏好，从而进行个性化的内容推荐。
首先，该系统需要收集用户的社交媒体行为数据，包括他们在社交媒体平台上的浏览、点赞、评论和转发等互动行为。
通过分析这些行为数据，系统可以了解用户的兴趣和偏好，以及他们与不同内容的交互方式。
这些数据可以通过社交媒体平台的API接口或其他数据采集工具来获取。
其次，系统还需要分析用户的喜好和交互数据。
通过收集用户的个人信息和偏好设置，系统可以了解用户对不同主题、内容类型和格式的喜好。
此外，用户对内容的交互方式，如点击次数、评论和分享等也可以提供宝贵的信息。
系统可以通过结合用户的喜好和交互数据，为用户推荐更符合他们兴趣和喜好的内容。
除了用户数据之外，系统还需要分析文章和帖子的内容特征。
通过挖掘和分析文章和帖子的文本内容，系统可以了解它们的主题、情感倾向和质量等特征。
这些特征可以帮助系统判断和分类不同的内容，并为用户推荐相应的内容。
在数据分析的基础上，推荐系统可以使用不同的算法和模型来为用户生成个性化的内容推荐。
其中，协同过滤算法是一种常用的算法，它基于用户的行为和偏好信息，寻找与其兴趣相似的其他用户，并推荐他们喜欢的内容。
此外，基于内容的推荐算法也可以根据文章和帖子的内容特征，为用户推荐与其喜好相符的内容。
基于Android系统的大数据推送平台研究
如． Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ的 云 推 送 ． ｉ Ｏ Ｓ 、 Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｓ Ｐ ｈ ｏ ｎ ｅ ７ ／ ８也 都 提 供 了类 似 的推 送 方 案 不 过 这 些 推送 方 案 的 服 务器 都 在 国外 ， 有一些 推送服务 （ 例如 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ的 云 推 送 ） 在 国 内
基于 Ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ系统 的大数据推送 平台研究
朱奎 ． 王 未 央
（ 上海海事大学信息工程学院 ， 上海 ２ ０ １ ３ ０ ６ ）
摘要 ：
移 动 互 联 网与 社 交 网络 的兴 起 将 大 数 据 带 人 新 的 征 程 ， 在大数据时代 ． 移 动互 联 网 用 户 如 何 及 时 有 效 地 获 取 信 息 也 成 为一 个 问题 。针 对 大 数 据 对 移 动互 联 网用 户 的影 响 ， 提 出一 种 基 于 Ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ系 统 的 消 息推 送 平 台 ． 推 送 平 台通 过 建 立数 据 与用 户 之 间 的连 接 ， 将 经 过 分 析 后 的 优 质 数 据 及 时 的传 递 给用 户 ． 分 析 推 送 平 台 的实 现 原 理 ． 并 对 其 应 用 场 景 进行 简 单 的分 析
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文章 编 号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ４ — ０ ０ ６ ２ — ０ ５
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ４ ． ０ １ ５
基于大数据的个性化信息推送模型研究
基于大数据的个性化信息推送模型研究随着互联网技术和智能化技术的不断发展，人们对个性化信息推送的需求也越来越高。
而大数据技术的出现，为实现个性化信息推送提供了有力支撑。
本文将针对基于大数据的个性化信息推送模型进行研究。
一、大数据技术在个性化信息推送中的应用大数据技术是指在超大规模数据集上进行信息处理和分析，并从中提取有价值的信息。
在个性化信息推送中，我们可以利用大数据技术进行用户分类、兴趣分析和特征提取，从而为用户提供更加个性化的信息推送服务。
具体来说，大数据技术可应用于如下几个方面：1.用户分类通过对用户的历史浏览记录、搜索记录、购买行为等数据进行分析，可以将用户分为不同的群体，并根据群体特征进行信息推送。
2.兴趣分析通过对用户行为数据的深度挖掘，可以了解用户的兴趣偏好，从而推送符合用户需求的信息。
3.特征提取通过对用户关键词、浏览记录、购买行为等数据进行特征提取，可以建立用户画像，进而提高信息推送的准确性。
二、基于大数据的个性化信息推送模型研究基于大数据的个性化信息推送模型主要包括以下几个步骤：1.数据收集数据收集是基于大数据的个性化信息推送模型最为基础的步骤。
常用的数据收集方式包括爬虫抓取、用户行为记录和数据仓库提取等。
2.数据清洗数据清洗是为了确保收集到的数据符合质量要求，主要包括数据去重、数据过滤和数据处理等。
3.数据分析数据分析是基于大数据的个性化信息推送模型的重要步骤，主要包括数据挖掘、数据统计和数据可视化等。
4.模型建立采用机器学习等技术，对用户行为数据进行建模，实现对用户画像的建立，为个性化信息推送奠定基础。
5.信息推送将基于大数据的个性化信息推送模型中的模型构建和数据分析结果应用到信息推送场景中，实现对用户需求的精准把握。
三、基于大数据的个性化信息推送模型实践基于大数据的个性化信息推送模型在多个领域都有广泛应用。
在电商领域中，经常使用个性化信息推送来提高产品销售额；在新闻媒体领域中，可以根据用户的兴趣进行相应内容的推送；而在移动应用市场中，也常常对用户进行个性化的应用推荐。
基于Android平台软件开发方法的研究与应用
基于Android平台软件开发方法的研究与应用一、概述随着移动互联网的飞速发展，智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
作为智能手机的主要操作系统之一，Android凭借其开放源代码、多样化的设备选择和丰富的应用资源，在全球范围内占据了主导地位。
研究和应用基于Android平台的软件开发方法具有重大的现实意义和广阔的发展前景。
本文旨在探讨基于Android平台的软件开发方法，包括需求分析、设计、编码、测试等各个阶段的关键技术和实践策略。
通过对现有研究文献的梳理和案例分析，本文将深入分析Android平台的架构特点、开发环境、编程语言、常用框架和工具，以及在此基础上的软件开发流程和最佳实践。
本文还将关注Android软件开发中的性能优化、安全性保障和用户体验提升等关键问题，提出相应的解决方案和改进措施。
通过本文的研究，旨在为从事Android软件开发的工程师、研究人员和爱好者提供有益的参考和指导，推动Android软件开发技术的不断发展和创新应用。
1.1 背景介绍随着信息技术的飞速发展，智能手机已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
作为智能手机的主要操作系统之一，Android平台在全球范围内拥有庞大的用户群体和广阔的应用市场。
在这样的背景下，基于Android平台的软件开发方法和技术显得尤为重要。
Android软件开发不仅涉及到编程语言的学习和应用，还包括界面设计、数据存储、网络通信等多个方面。
随着用户需求的不断变化和技术的持续进步，传统的软件开发方法已经无法满足现代Android 应用的高效、安全和用户体验等方面的要求。
研究基于Android平台的软件开发方法，对于提升应用的质量、性能和用户体验具有重要意义。
同时，随着移动互联网的普及和深入，Android应用已经渗透到各个领域，如教育、医疗、娱乐等。
这些领域对Android应用的需求各不相同，要求开发者具备针对不同需求进行定制开发的能力。
基于大数据技术的个性化推荐系统设计与实现
基于大数据技术的个性化推荐系统设计与实现一、引言随着互联网的不断发展，数据量急速增长，而如何从海量的数据中提取有用信息成为了各行业亟待解决的问题。
个性化推荐系统是其中重要的一种应用，它能够根据用户行为、用户偏好、历史记录等多种因素为用户提供更加符合其需求的产品或服务推荐。
本文将介绍基于大数据技术的个性化推荐系统的设计与实现。
二、个性化推荐系统的设计个性化推荐系统的设计一般包括数据采集、数据预处理、特征选取和机器学习模型训练等环节。
1. 数据采集数据采集是个性化推荐系统的基础，其目的是从多维度收集数据、构建用户画像。
数据采集的途径包括用户行为数据、历史记录数据、用户偏好数据等，其中用户行为数据和历史记录数据被认为比用户偏好数据更加重要。
用户行为数据包括用户在网站上的点击、浏览、搜索、评论等信息。
历史记录数据包括用户在网站上的历史行为记录，如购买记录、浏览记录、搜索记录等。
用户偏好数据包括用户对各种因素的偏好，如品牌、颜色、尺寸等。
2. 数据预处理数据预处理是个性化推荐系统的重要环节，其目的是对数据进行清洗和预处理，使之变得更容易使用。
数据预处理的步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
数据清洗是指从原始数据中清除不符合规则、重复或无用的数据。
数据集成是将不同数据源的数据集成到同一数据中心，以便进行分析或决策。
数据转换是指将原始数据转化为更易于处理的形式，如将文本数据转化为数值数据。
数据规约是针对大数据量的情况，将数据规约为一个简洁的数据集以提高算法的效率和准确度。
3. 特征选取特征选取是个性化推荐系统中起决定性作用的环节，其目的是选择对目标变量具有较强联系的重要特征。
通常基于统计学的方法进行特征选取，如Correlation-based Feature Selection (CFS)、Information Gain等。
4. 机器学习模型训练机器学习模型训练是个性化推荐系统的核心，其目的是建立一个能够预测用户兴趣的模型。
Android实现推送方式解决方案
Android实现推送方式解决方案本文介绍在Android中实现推送方式的基础知识及相关解决方案。
推送功能在手机开发中应用的场景是越来起来了，不说别的，就我们手机上的新闻客户端就时不j时的推送过来新的消息，很方便的阅读最新的新闻信息。
这种推送功能是好的一面，但是也会经常看到很多推送过来的垃圾信息，这就让我们感到厌烦了，关于这个我们就不能多说什么了，毕竟很多商家要做广告。
本文就是来探讨下Android中实现推送功能的一些解决方案，也希望能够起到抛砖引玉的作用。
^_^1.推送方式基础知识：在移动互联网时代以前的手机，如果有事情发生需要通知用户，则会有一个窗口弹出，将告诉用户正在发生什么事情。
可能是未接电话的提示，日历的提醒，或是一封新的彩信。
推送功能最早是被用于Email中，用来提示我们新的信息。
由于时代的发展和移动互联网的热潮，推送功能更加地普及，已经不再仅仅用在推送邮件了，更多地用在我们的APP中了。
当我们开发需要和服务器交互的应用程序时，基本上都需要获取服务器端的数据，比如《地震应急通》就需要及时获取服务器上最新的地震信息。
要获取服务器上不定时更新的信息，一般来说有两种方法：第一种是客户端使用Pull（拉）的方式，就是隔一段时间就去服务器上获取一下信息，看是否有更新的信息出现。
第二种就是服务器使用Push（推送）的方式，当服务器端有新信息了，则把最新的信息Push到客户端上。
这样，客户端就能自动的接收到消息。
虽然Pull和Push两种方式都能实现获取服务器端更新信息的功能，但是明显来说Push方式比Pull方式更优越。
因为Pull方式更费客户端的网络流量，更主要的是费电量，还需要我们的程序不停地去监测服务端的变化。
在开发Android和iPhone应用程序时，我们往往需要从服务器不定的向手机客户端即时推送各种通知消息。
我们只需要在Android或IPhone的通知栏处向下一拉，就展开了Notification Panel，可以集中一览各种各样通知消息。
推送平台：大数据时代中Android系统的冲锋舟
将 复杂性从客户端转移到了服务器端 。避免 了对运营商的依赖性和高成 本问题 ，同时解决 了轮询方案的效率 问题 ，是移动互联网中消息推送 的
最佳解决方案。
四 、应 用 场 景
推送平台对于移动互联网的方方面面都有重要的意义 ，下面以实时 路况和电子商务两个应用场景为例做简要分析 。 实时路 况：实时路况要求数 据准确 、及时 ，大数据 的实时预测结果 满足 了这个需求 。信息服务提供商在大数据推动下，将海量信息的预测 结果 ，通过推送平 台第一时间发送 到 目 标用户群体 ， 不仅可 以提升了司 机驾车体验 ，还可以改善物流企业 的效率 ， 降低运营成本 。 电子商务 ：电子商务公司通过积累用户的浏 览记 录、购买记录 、留 言 、购物时间等信息 ，在大数据 预测 的指引下 ，分析出用户的性格 、 偏 好 、意愿和潜在需求 ，在新物品上架后第一时间通过推送平 台向潜在用 户群推送精准广告 ， 用户体验好 ，商家营销效率高。
推送平 台功能 ，搭建稳定的 Ａｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ系统推送平台。
（ 三 ）推 送 平 台设 计 原 理
五 、结 论
本文分析 了推送平台对于大数据时代下 Ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ系统的重要意义以及 推送平 台的解决方案和设计原理 ， 并对移动互联网中的应用场景进行 了简 要分析。对于 Ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ 实现推送方式的设计与应用进行了有益的探讨。
负责将业务推送数据发送到服务器端 。 推送消息整体流程如下 ：应用服务器将接收到的传统 互联 网和移动
互联 网的海量数据进行智能分析 ，调用 Ａ Ｐ Ｉ将结果发送到服务器端 ，服
务器端将消息推送 到 目 标客户端。推送平 台支持推送文字 内容 ，如果业 务需要推送图片、视频等富媒体 ， 可以 将 富媒体的 Ｕ Ｒ Ｌ 地址作为推送 内 容推送到客户端 ，客户端从对应地址将富媒体数据下载到本地。图 １为 推送消息的全流程图。
基于Android的信息推送管理系统的设计和实现共3篇
基于Android的信息推送管理系统的设计和实现共3篇基于Android的信息推送管理系统的设计和实现1随着移动互联网的快速发展，信息获取变得越来越便捷。
然而，信息过载也使得人们很难把握重要信息，特别是在信息量相当庞大的时候。
因此，设计一种高效的信息推送管理系统是非常必要的。
本文介绍一款基于Android系统的信息推送管理系统的设计与实现。
该系统主要用于管理信息推送的发送、接收和筛选。
此过程中，我们将会使用Java语言进行开发并对其进行演示。
Background.设计原则在设计信息推送管理系统时，我们借鉴了以下原则：1. 权衡信息量和质量：系统要尽可能的过滤和筛选不必要的信息，而保留用户想要接收的好消息。
2. 提高信息传递效率：系统应该允许用户自定义筛选规则、设置时间优先级和根据地理位置进行过滤。
3. 提升用户体验：尽可能的使系统易于使用，保证不影响用户日常工作，避免与其他应用软件冲突的问题等。
系统架构我们的信息推送管理系统主要由以下模块组成：1. Flask服务端：处理用户请求时，通过接口返回响应数据，交互性强，比较灵活。
2. MongoDB数据库：存储用户的信息，支持分布式。
3. Android客户端：前端实现，负责与用户交互。
4. ActiveMQ消息中间件：保证消息传递和处理的安全、高效和快速。
开发过程在开发过程中，我们首先完成了系统的需求分析，明确了开发目标的基本要求。
然后我们进行了详细的系统设计，包括服务端和客户端的接口设计、数据库的构建、推送消息的处理过程等。
接着，我们基于Spring Boot和Flask等技术进行开发。
在这个过程中，我们始终把技术与用户体验的考虑结合起来，注重系统的易用性和可扩展性。
最终，我们测试了系统的各个环节，并修正了一些Bug。
系统特点本文设计的信息推送系统在以下方面具有独特的特点：1. 个性化定制：用户可以自由选择接收指定的信息，定制自己想要的服务。
2. 实时推送：系统的推送速度非常快，致力于提供用户高效和准确的服务。
《2024年基于Android的移动终端应用程序开发与研究》范文
《基于Android的移动终端应用程序开发与研究》篇一一、引言随着移动互联网的快速发展，Android作为全球最受欢迎的移动操作系统之一，其应用程序的开发与研究逐渐成为技术领域的热点。
本文将围绕基于Android的移动终端应用程序的开发与研究展开讨论，旨在深入分析Android应用程序的架构设计、开发工具、应用场景及发展趋势等方面，以期为开发者提供参考。
二、Android系统架构设计Android系统采用分层架构设计，主要包括Linux内核层、系统运行库层、应用框架层以及应用层。
各层之间相互独立，具有模块化特点，为应用程序开发提供了丰富的资源与功能支持。
其中，应用层是直接面向用户的部分，包括各种应用程序和用户界面。
三、Android应用程序开发工具Android应用程序开发需要借助一系列工具进行。
首先，Android Studio作为官方开发工具，提供了丰富的开发环境与调试工具。
其次，Java和Kotlin作为Android应用程序的主要编程语言，为开发者提供了灵活的编程接口。
此外，SQLite等数据库技术以及网络通信技术也是Android应用程序开发中不可或缺的部分。
四、Android应用程序开发流程Android应用程序开发流程主要包括需求分析、设计、编码、测试与发布等阶段。
在需求分析阶段，需要明确应用程序的功能需求和用户体验需求。
在设计阶段，需要根据需求进行界面设计、数据库设计以及系统架构设计等。
在编码阶段，根据设计文档进行代码编写与调试。
在测试阶段，对应用程序进行功能测试、性能测试以及兼容性测试等。
最后，将应用程序发布到各大应用商店供用户下载使用。
五、Android应用场景及发展趋势Android应用场景广泛，涵盖了社交、游戏、购物、金融、教育等多个领域。
随着移动互联网的普及和技术的不断发展，Android应用程序的需求逐渐增多。
同时，人工智能、大数据等技术的融入使得Android应用程序具备了更多创新性的功能与用户体验。
安卓消息推送解决方案
安卓消息推送解决方案
《安卓消息推送解决方案》
随着移动互联网的快速发展，安卓消息推送成为了移动应用中不可或缺的一部分。
通过消息推送，应用开发者可以及时、精准地向用户传递信息，提升用户参与度和粘性，是移动应用营销和用户留存的重要手段。
然而，安卓消息推送也面临一些问题和挑战。
比如，不同版本的安卓系统对消息推送的支持程度存在差异，某些厂商定制系统对消息推送做了限制，导致消息推送不稳定或无法到达。
此外，用户可能会因为各种原因关闭应用的消息推送权限，或者在设置中禁用消息通知，影响了消息推送的有效性。
针对以上问题，开发者可以通过以下解决方案优化安卓消息推送的效果：
1. 选择合适的消息推送服务提供商。
目前市面上有许多消息推送服务提供商，如极光推送、个推、友盟+等，它们提供了稳定可靠的消息推送服务，并针对安卓系统的种种限制做了相应的优化，可以帮助开发者提高消息推送的成功率和到达率。
2. 根据用户行为个性化推送。
通过用户画像分析和行为数据挖掘，开发者可以将用户分成不同的群体并发送定制化的消息推送，提高用户接收消息的兴趣和参与度。
3. 对消息推送进行监控和优化。
开发者可以通过消息推送的统
计分析工具，了解消息推送的到达率、点击率等数据，根据分析结果调整推送策略，提升消息推送的效果。
总之，安卓消息推送虽然面临多种挑战，但通过选择合适的消息推送服务提供商，个性化推送和优化推送策略，开发者可以有效解决安卓消息推送的问题，提升用户体验和应用的价值。
手机智能推送系统的设计与应用研究
手机智能推送系统的设计与应用研究随着智能手机的普及和互联网技术的发展，手机智能推送系统的设计和应用成为了研究的热点之一。
手机智能推送系统是一种基于用户个性化需求和上下文信息的推送技术，它能根据用户的喜好、地理位置、使用习惯等相关信息，为用户提供个性化的推送内容，提高用户体验和信息获取效率。
本文将探讨手机智能推送系统的设计原理，分析其应用价值，并介绍相关研究和未来发展方向。
一、手机智能推送系统的设计原理手机智能推送系统的设计原理主要包括用户建模、信息过滤和推荐算法三个方面。
1. 用户建模：首先，手机智能推送系统需要对用户进行建模和个性化描述，以更好地了解用户的喜好和需求。
用户建模可以通过收集用户的行为数据、兴趣标签、社交网络信息等多种方式实现，从而建立用户画像，包括用户兴趣、地理位置、上网时间等信息。
2. 信息过滤：其次，根据用户建模结果，手机智能推送系统需要进行信息过滤，将海量的信息进行筛选和排序，只将符合用户需求和兴趣的内容推送给用户。
信息过滤主要基于用户的个性化需求和上下文信息进行，通过机器学习、数据挖掘等技术，对用户兴趣进行分析和预测，从而实现精准推送。
3. 推荐算法：最后，手机智能推送系统需要利用推荐算法为用户提供个性化的推荐内容。
推荐算法可以根据用户的历史行为数据、兴趣标签等信息，结合协同过滤、内容推荐等技术，为用户推荐相关、有价值的内容。
推荐算法的准确性和效率是手机智能推送系统设计的关键。
二、手机智能推送系统的应用价值手机智能推送系统在多个领域都有着广泛的应用价值。
1. 新闻资讯推送：手机智能推送系统可以根据用户的兴趣和地理位置信息，为用户提供个性化的新闻资讯推送。
用户不再需要自己搜索和筛选新闻，手机智能推送系统可以根据用户的需求和上下文信息，推送用户感兴趣的新闻内容，提高用户的信息获取效率。
2. 应用推荐：手机智能推送系统可以根据用户的应用使用习惯和兴趣，为用户推荐相关的应用程序。
Android中的推送通知服务实现
Android中的推送通知服务实现在现代移动应用的开发中，推送通知服务已经成为了不可或缺的功能之一。
它可以让应用程序实时地向用户发送重要信息或通知，提供更好的用户体验。
本文将介绍Android平台上推送通知服务的实现方法。
一、概述推送通知服务是一种应用程序与用户之间的通信方式，通过发送通知消息给用户来传递重要信息。
在Android中，推送通知服务的实现通常需要依赖第三方服务提供商，比如Firebase Cloud Messaging（FCM）或者极光推送等。
二、Firebase Cloud Messaging（FCM）的使用Firebase Cloud Messaging是一种跨平台的消息传递解决方案，为Android开发者提供了简单易用的推送通知功能。
以下是在Android应用中使用FCM实现推送通知服务的步骤：1. 注册Firebase账号并创建项目在Firebase官网注册一个账号，并创建一个新项目。
在项目设置中获取到项目的Server Key和Sender ID，后续将用于Android应用的配置。
2. 配置Android应用在Android应用的build.gradle文件中添加FCM依赖，然后在AndroidManifest.xml文件中注册FCM的消息服务。
同时，将获取到的Sender ID配置到应用中。
3. 实现消息接收处理逻辑在Android应用的代码中，根据需要实现对推送通知消息的接收和处理逻辑。
当收到推送通知消息时，可以显示通知到状态栏，也可以执行其他具体的操作。
4. 向用户发送推送通知通过调用FCM的API，向特定的设备或设备组发送推送通知。
可以自定义通知的标题、内容、图标等属性。
三、极光推送的使用除了FCM，开发者还可以选择使用极光推送作为Android应用的推送通知服务。
1. 注册极光账号并创建应用在极光推送官网注册一个账号，并创建一个新的应用。
在应用设置中获取到AppKey，在后续的Android应用配置中使用。
基于大数据的新闻推荐系统研究与优化
基于大数据的新闻推荐系统研究与优化随着互联网的迅猛发展，大数据技术的广泛应用，以及用户对信息个性化的需求不断增加，新闻推荐系统正日益成为一个重要的研究方向。
基于大数据的新闻推荐系统可以根据用户的兴趣和偏好，为其提供更加个性化和高质量的新闻推荐。
本文将探讨基于大数据的新闻推荐系统的研究和优化。
一、新闻推荐系统的背景与意义在互联网时代，用户获取新闻的方式发生了巨大变化。
过去，用户通常通过报纸、电视、广播等传统媒体来获取新闻。
然而，随着互联网的兴起，用户可以随时随地通过各种终端设备来获取新闻信息。
这给用户带来了便利，但也带来了信息泛滥的问题。
面对信息泛滥的问题，用户需要花费大量的时间和精力来筛选和获取符合自己兴趣的新闻。
而传统的编辑模式往往不能准确地满足用户的个性化需求。
因此，新闻推荐系统的研究和优化变得尤为重要。
通过基于大数据的新闻推荐系统，可以帮助用户准确高效地获取感兴趣的新闻，提高信息获取的效率和质量。
二、基于大数据的新闻推荐系统的原理与技术1. 用户画像与兴趣建模基于大数据的新闻推荐系统首先需要对用户进行准确的画像，了解其兴趣和喜好。
通过收集和分析用户的历史阅读行为、点赞、评论和分享等数据，可以建立用户的兴趣模型。
同时，结合社交网络数据和用户的个人信息，可以进一步细化用户画像。
2. 新闻内容建模与标签分类为了能够为用户提供符合其兴趣的新闻推荐，需要对新闻内容进行建模和分类。
通过自然语言处理技术和机器学习算法，可以对新闻内容进行特征提取、情感分析和主题分类，从而为新闻打上合适的标签和分类。
3. 协同过滤与推荐算法协同过滤是新闻推荐系统中常用的推荐算法之一。
它通过分析用户的历史行为和喜好，找到和其兴趣相似的其他用户，并推荐这些用户喜欢的新闻给当前用户。
此外，还可以通过基于内容的推荐算法、深度学习算法等方法来优化推荐效果。
三、基于大数据的新闻推荐系统的优化策略1. 多样化推荐策略新闻推荐系统应该提供多样化的推荐内容，避免过于集中在用户已知兴趣范围内的新闻。
基于大数据的应用推送利大于弊三辩提问
基于大数据的应用推送利大于弊三辩提问以基于大数据的应用推送利大于弊为题，本文将从三个方面展开论述。
首先，大数据的应用推送可以提高用户体验和个性化推荐；其次，大数据的应用推送可以为企业带来商机和经济效益；最后，大数据的应用推送也存在一些潜在的问题和隐私风险。
大数据的应用推送可以提高用户体验和个性化推荐。
随着信息技术的发展和智能设备的普及，我们的生活越来越离不开互联网和移动应用。
而大数据的应用推送正是基于用户的历史行为和偏好数据，通过分析用户的兴趣爱好和消费习惯，为用户提供个性化的推荐服务。
这种个性化推荐不仅能够大大提高用户的浏览和购买效率，还可以增加用户的满意度和粘性。
比如，当我们使用电商平台购物时，系统会根据我们的历史购买记录和浏览行为，推送与我们兴趣相关的商品，从而提高我们的购物体验。
大数据的应用推送可以为企业带来商机和经济效益。
对于企业而言，了解用户需求和行为是获取商机和实现营销目标的重要途径。
通过大数据的应用推送，企业可以更准确地了解用户的需求和购买意向，从而更有针对性地开展市场营销和推广活动。
例如，电商平台可以通过分析用户的购买记录和评价数据，为商家提供产品改进和优化的建议，从而提高产品质量和用户满意度。
此外，大数据的应用推送还可以帮助企业实现精准广告投放，提高广告的点击率和转化率，为企业带来更多的商机和经济效益。
然而，大数据的应用推送也存在一些潜在的问题和隐私风险。
首先，用户的个人隐私可能会受到侵犯。
大数据的应用推送需要收集和分析大量的用户数据，而这些数据包括用户的个人信息、浏览记录、消费习惯等敏感信息。
如果这些数据被不法分子获取或滥用，将对用户的隐私安全造成威胁。
其次，大数据的应用推送可能导致信息过载和用户疲劳。
当推送的信息量过大或不符合用户的兴趣时，用户可能会感到厌烦或不满，从而影响其对推送信息的接受和反馈。
此外，大数据的应用推送也可能存在算法偏见和信息过滤的问题，导致用户只接收到一部分信息，从而降低了信息的多样性和客观性。
大数据背景下的智能推荐系统研究
大数据背景下的智能推荐系统研究在当今数字化的时代，大数据的蓬勃发展已经成为了一种不可阻挡的趋势。
随着数据量的急剧增长和数据类型的日益丰富，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，并将其精准地推送给用户，成为了一个备受关注的问题。
智能推荐系统作为解决这一问题的有效手段，正逐渐渗透到我们生活的方方面面，从电商平台的商品推荐到视频网站的内容推送，从音乐应用的歌单推荐到社交媒体的好友推荐，其影响力无处不在。
智能推荐系统的核心目标是理解用户的兴趣和需求，从而为用户提供个性化的推荐。
为了实现这一目标，系统需要收集和分析大量的用户数据，包括用户的浏览历史、购买记录、搜索行为、评价反馈等。
通过对这些数据的深入挖掘和分析，系统能够构建出用户的兴趣模型，进而预测用户可能感兴趣的内容。
然而，在大数据背景下，智能推荐系统面临着诸多挑战。
首先，数据的质量和准确性是一个关键问题。
由于数据来源的多样性和复杂性，数据中可能存在噪声、缺失值和错误，这会影响到推荐的准确性。
其次，用户的兴趣是动态变化的，如何及时捕捉到用户兴趣的转变，并相应地调整推荐策略，也是一个亟待解决的难题。
此外，隐私保护也是一个不容忽视的问题。
在收集和分析用户数据的过程中，必须确保用户的隐私不被泄露，以避免引起用户的担忧和反感。
为了应对这些挑战，研究人员提出了一系列的解决方案。
在数据预处理方面，采用数据清洗、数据融合和数据纠错等技术，提高数据的质量和准确性。
对于用户兴趣的动态变化，通过实时监测用户的行为和反馈，利用在线学习和增量学习算法，及时更新用户的兴趣模型。
在隐私保护方面，采用加密技术、匿名化处理和差分隐私等方法，保障用户数据的安全。
智能推荐系统的实现通常基于多种技术和算法。
协同过滤是其中一种常见的方法，它基于用户的相似性或物品的相似性来进行推荐。
基于内容的推荐则是根据物品的特征和用户的历史偏好来进行推荐。
混合推荐则结合了协同过滤和基于内容的推荐的优点，能够提供更加准确和多样化的推荐。
基于大数据分析的移动App用户行为研究与个性化推荐
基于大数据分析的移动App用户行为研究与个性化推荐随着智能手机的普及以及移动互联网的迅猛发展，移动App变得越来越普遍，并成为人们生活中不可或缺的一部分。
在这个信息爆炸的时代，用户面对众多的App选择，如何为用户提供个性化的推荐变得尤为重要。
基于大数据分析的移动App用户行为研究可以帮助提供精准的个性化推荐，为用户提供更好的使用体验。
一、移动App用户行为研究的意义移动App用户行为研究是通过分析用户在App上的操作行为、浏览习惯、喜好偏好等数据，了解用户的行为特征和需求，从而为用户提供更加个性化的服务。
这样的研究可以帮助企业了解用户需求，提供更加贴近用户的产品和服务，提高用户满意度和用户留存率，同时也可以提升企业的收入与竞争力。
二、移动App用户行为研究的方法1. 数据收集与分析：通过在移动App中嵌入数据收集代码，收集用户的操作行为数据，包括点击、浏览、购买等行为，同时还可以收集到用户的个人属性信息，如性别、年龄、地理位置等。
通过对这些数据进行分析，可以揭示用户的偏好、习惯和需求。
2. 数据挖掘与模型建立：通过数据挖掘技术，对收集到的用户行为数据进行挖掘，发现潜在的模式和规律。
根据挖掘结果，可以建立用户模型，对用户进行分类和划分，以便为不同类型的用户提供个性化推荐。
3. 用户画像建立：通过对用户行为数据的分析，可以建立用户画像。
用户画像是对用户的全面描述，包括用户的兴趣爱好、消费习惯、社交圈等。
通过用户画像，可以更好地了解用户的需求和行为特征，为用户提供更加个性化的服务。
三、移动App个性化推荐的方法1. 协同过滤推荐：协同过滤是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和喜好，找到与其兴趣相似的其他用户或物品，并将这些相似用户或物品的推荐给用户。
这种推荐方法简单易用且效果较好，被广泛应用于移动App个性化推荐中。
2. 基于内容推荐：基于内容的推荐是根据用户过去的行为和偏好，对App中的内容进行标签和分类，从而为用户推荐与其喜好相关的内容。
基于大数据分析的网络信息推荐与个性化推送
基于大数据分析的网络信息推荐与个性化推送在不断发展的信息时代，人们每天都面临着大量的网络信息。
如何通过大数据分析来实现网络信息的推荐与个性化推送，成为了一个重要的研究领域。
本文将从基于大数据分析的角度，探讨网络信息推荐与个性化推送的相关问题。
随着互联网的迅猛发展，我们已经进入了一个充满了信息的世界。
我们每天都会从各种渠道获取到大量的网络信息，如新闻、社交媒体、电商平台等。
然而，由于信息的过剩和碎片化，人们很难从中获取到真正感兴趣的内容。
这就是为什么网络信息推荐与个性化推送变得如此重要的原因之一。
大数据分析技术的应用使得网络信息推荐与个性化推送变得更加精准和高效。
通过采集和分析用户的行为数据、社交数据、兴趣数据等，可以了解用户的需求和兴趣，从而进行个性化的信息推荐。
大数据分析技术可以帮助我们从庞大的数据中发现用户的潜在需求和喜好，从而为用户量身定制的信息推荐。
网络信息推荐与个性化推送不仅可以提升用户的体验，也对商业模式和广告营销产生了深远的影响。
通过个性化推荐，企业可以更好地了解用户需求，针对性地推送产品和服务，提高销售转化率。
同时，个性化推送也可以提供更精准的广告投放，减少广告的浪费。
因此，网络信息推荐与个性化推送已经成为了商业企业的重要战略之一。
然而，网络信息推荐与个性化推送也面临一些挑战。
首先，隐私与数据安全问题是网络信息推荐过程中需要重视的。
用户的个人信息在推荐过程中扮演着重要的角色，因此，必须采取合适的安全措施来保护用户的隐私。
其次，网络信息推荐必须具备算法的准确性和实时性，否则会导致推送的信息与用户的需求不匹配，进而造成用户的不满甚至流失。
此外，用户对于信息推荐的透明度和可控性也是一个重要的考量因素。
用户应该能够了解推荐系统的工作原理，并有权选择接受或拒绝推送的信息。
为了解决这些挑战，我们可以采取以下措施。
首先，要加强数据安全保护，遵守相关的隐私法律和政策。
企业应建立健全的数据安全管理制度，对用户的个人信息进行严格的保密和管理。
基于大数据的应用推送原理
基于大数据的应用推送原理1. 引言这是一个关于基于大数据的应用推送原理的文档。
本文将介绍什么是大数据、应用推送的定义以及基于大数据的应用推送的原理。
2. 大数据的概念大数据是指数据量庞大、数据类型繁多、数据处理速度快的数据集合。
大数据具有以下特点： - 数据量大：传统的数据处理工具无法处理这样庞大的数据量。
-数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
- 数据处理速度快：对于大数据的分析和处理需要实时或近实时的响应。
3. 应用推送的定义应用推送是指应用通过向用户发送通知、消息或提醒等方式，将相关信息传达给用户的过程。
应用推送的目的是为了提供用户个性化的服务和及时的信息更新。
4. 基于大数据的应用推送原理基于大数据的应用推送原理主要包括以下几个步骤：4.1 数据采集在应用中埋入数据采集代码，收集用户的行为数据、用户属性数据和上下文信息数据等。
这些数据可以包括用户的点击、浏览、购买等行为，用户的地理位置、设备信息、操作系统等属性，以及用户的社交网络关系等上下文信息。
4.2 数据存储和处理采集到的数据需要进行存储和处理。
通常使用分布式的大数据存储和处理平台，如Hadoop、Spark等。
这些平台可以高效地存储和处理海量的数据。
4.3 用户画像生成通过对采集到的数据进行分析和挖掘，生成用户的画像。
用户画像是根据用户的行为、属性和上下文信息等特征进行的用户类型划分和描述。
用户画像可以帮助应用更好地了解用户，提供个性化的服务。
4.4 推荐算法基于用户画像和历史行为数据，应用可以使用推荐算法来推荐适合用户的内容。
推荐算法可以根据用户的兴趣、偏好和行为模式等，提供个性化的推荐结果。
4.5 推送策略根据用户的偏好、上下文信息和推送目标等，制定合适的推送策略。
推送策略可以考虑用户的接收时间、频率、推送内容等因素，以提高推送效果和用户体验。
4.6 实时推送根据用户的状态和实时行为，通过消息推送的方式向用户发送相关信息。
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在移动互联网时代，推送并不是什么新技术，在很 多移动操作系统中， 官方都为其提供了推送方案，例
如 ，Google 的 云 推 送 ，iOS、Windows Phone7/8 也 都 提 供 了类似的推送方案。 不过这些推送方案的服务器都在 国外，有一些推 送服务（例如 Google 的云推送）在国内 由于某些原因不太稳定， 所以国内近几年涌现出了很 多专门为国人打造的推送服务， 而且随着移动互联网 的发展，推送技术显得更加重要，因为在智能手机中， 推送从某种程度上，可以取代使用多年的短信，而且与 短信相比，还可以向用户展示更多的信息（例如图像、 表格、声音等）。
第三方的推送服务，由于接入简单，不需要架设自 己的服务器，因此受到了一些开发者的支持，但是第三 方平台需要使用别人的服务器， 这在信息安全方面无 疑存在问题，因此也不可取。
所以，针对以上推送平台的不足，本文选择通过协 议实现推送服务端程序来解决大数据下 Android 系 统 的推送平台。
目 前 主 流 的 及 时 通 信 协 议 主 要 有 ：IMPP （Instant Messaging and Presence Protocol）、SIMPLE （Session Ini鄄 tiation Protocol for Instant Message and Presence Lever鄄 aging Extensions）、XMPP 和 PRIM （Presence and Instant Messaging Protocol）4 个。 而 XMPP 协议继承了在 XML 环境中灵活的发展性， 使基于 XMPP 的应用具有超强 的可扩张性，并且它是免费、开发、公有、容易被理解的 协议，所以本文使用基于 XMPP 协议的 Androidpn（An鄄 droid Push Notification） 机制来解决 Android 系统中大 数据推送平台。
开发案例
文 章 编 号 ：1007-1423（2014）04-0062-05
DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2014.04.015
基于 Android 系统的大数据推送平台研究
朱奎，王未央
（上海海事大学信息工程学院，上海 201306）
摘要： 移动互联网与社交网络的兴起将大数据带入新的征程，在大数据时代，移动互联网用户如何及时有效地获取信息也 成为一个问题。 针对大数据对移动互联网用户的影响，提出一种基于 Android 系统的消息推送平台，推送平台通过建 立数据与用户之间的连接，将经过分析后的优质数据及时的传递给用户，分析推送平台的实现原理，并对其应用场景 进行简单的分析。 关键词： Android； 推送平台； 大数据
现代计算机 ２０14.02 上 趩趰
开发案例
③可以同时推送消息到网站页面、Android 手机。 ④耗 电少，占用流量少。
Androidpn 是基于 XMPP 协议的，而基于 XMPP 协 议 的 开 源 框 架 smack 封 装 了 XMPP 的 实 现 ， 但 是 在 Android 系 统 上 缺 少 实 现 XMPP 的 Java 类 库 ， 因 此 smack 就不能直接应用在 Android 上， 要想在 Android 系统上实现 Androidpn 机制，首先就必须要实现 XMPP 协 议 ，这 就 要 求 对 开 源 框 架 smack 进 行 改 进 ，称 作 as鄄 mak，它是一个改进的 Android smack 开源框架，通过它 可 在 Android 系 统 上 实 现 XMPP 协 议 ， 再 结 合 An鄄 droidpn 机制就可以实现服务器对客户端的推送。 An鄄 droidpn 的实现意图如图 1 所示。
（1） 客 户 端 的 实 现 ： 客 户 端 的 实 现 主 要 包 括 两 个 步 骤，注册到服务器和接收推送消息。 注册到服务器主要
是使用 XMPP 协议包 asmack，利用这个包中的 XMPP鄄 Connection 类建立到服务器的持久连接。 由于 XMPP 的 实现是基于一个 session（会话）过程，会话开始，首先会 指 定 服 务 器 的 端 口 号 ，然 后 把 端 口 、IP、登 录 的 用 户 名 密码等信息发送到服务器端。 用户登录成功后，服务器 和客户端之间的 session（会 话 ）建 立 完 毕 ，整 个 服 务 器 端和客户端的通信就是基于这个 session 的过程，此时 客户端开始监听推送消息并接受消息。
图 1 Androidpn 实现示意图
服 务 器 与 Android Client 端 通 过 XMPP 协 议 建 立 连接并发送消息到 Android Client 端，Android Client 端 需要调用实现 XMPP 协议的 API 以及推送消息到 An鄄 droid 设备上，因此基于 Androidpn 的 Android 推送平台 包括三个部分：服务器、客户端和远程调用 API。
（3）持 久 连 接(Push)方 式 ：持 久 连 接 的 核 心 是 通 过 socket 通信建立持久连接。 因此，将复杂性从客户端转 移到了服务器端。 避免了对运营商的依赖性和高成本 问题。 同时解决了轮询方案的效率问题，是移动互联网 中消息推送的最佳解决方案。
上面三种方式，虽然 Pull 和 Push 两种方式都能实 现获取服务器端更新信息功能，但明显来说 Push 优于 Pull， 因为 Pull 方式更费客户端的网络流量和电量，所 以轮询(Pull)方式不适合用来作大数据的推送平 台 ，而 SMS(Push)方式通过上面的介绍存在明显的不足 ，也不 合适。 至于持久连接(Push)方案，也就是 Push 方式，对 于客户端来说， 是一种被动的方式， 而主动权在服务 端，当有消息时，服务器端会向所有注册到推送服务器 的客户端推送消息。 这种推送方式的好处是可以保证 实时性，而且客户端实现简单。 当然，也会有不足，例 如，如果大量的客户端与服务端保持长连接时，会消耗 服务器的资源， 不过我们可以通过良好的设计来进行 优化。所以本文选用持久连接的方式来进行推送。 下面 将讨论通过推送平台对持久连接方案进行优化， 实现 消息实时推送。
0 引言
在移动互联网时代， 人类已经推开了这样一扇大 门： 通过对海量大数据的高效分析获得商业以及社会 价值。 大数据为移动互联网带来了新的价值，也为迈向 物联网奠定了基础。 如今我们每个人都成为了数据的 创造者和使用者，在云计算、物联网等技术的带动下， 中国的移动互联网已经步入“大数据”时代。
大数据时代下，移动互联网面临重大机遇。 移动互 联网的便捷性和身份真实性， 将推动大数据预测结果 对用户生活各个方面的影响。 大数据着眼于数据关联 性，而不是数据精确性，长时间的数据积累后，量变导 致了质变，用户的行为、爱好、社会倾向、生活区域将会 被更准确地预测，相关联的行业、社会、生活趋势也会 被及时预测到。 业务系统根据大数据预测，通过推送平 台， 将相关优质信息及时、 准确地推送到移动用户终 端。 用户可以第一时间得到更准确、 更符合需要的数 据。推送平台将成为 Android 系统在移动互联网大数据 浪潮中快速壮大的有力工具。
Google 公司在 Android 2.2 版本中发布了“Cloud to Device Messaging”服务，简称 C2DM。 这种服务帮助 开 发人员从服务器上发送数据到 Android 设备上。 它 提 供了一个简单、轻量级的机制，服务器可以用它来联系
移动终端,将所需要获取或更新的数据推送到移动设备 上去。 但是这个服务存在以下问题：
（1）轮询(Pull)方式：轮询是一种伪 推 送 技 术 ，通 过 周期性查询服务器实02 上
开发案例
颈”： 终端与服务器由于频繁通信而引发的效率问题， 如果太慢可能导致某些消息的延迟，如果太快，则会大 量消耗网络带宽和电池。
（2）SMS(Push)方式：SMS 是传统方式的实时推送技 术，这个方案的好处是，可以实现完全的实时操作。 但 是问题是这个方案的成本相对比较高， 我们需要向移 动公司缴纳相应的费用， 并且目前很难找到免费的短 消息发送网关来实现这种方案，这就失去了自由性，可 见不适合应用于移动互联网。
（3）远 程 调 用 API 主 要 是 应 用 在 应 用 服 务 器 与 推 送服务器之间， 其作用是处理应用服务器端的海量数 据，建立应用服务器与推送服务器间的数据格式，其部 署在应用服务器上， 负责将业务推送数据发送到服务 器端。
整个推送消息的流程如图 2。 应用服务器将接收到的海量数据进行智能分析， 再通过调用远程 API 对数据进行处理， 将结果发送到 服务器端，服务器端将收到的消息推送到目标客户端。 如果需要推送多媒体资源，可以将资源的 URL 地址作 为消息推送给客户端， 客户端再通过其去网络上下载 多媒体资源，所以推送平台支持推送文字内容，图片、 视频等多媒体。 客户端运行后，会向服务器发起连接请 求，注册成功后，服务器能识别客户端，并维护和客户 端的长连接。 Android 终端是接收推送消息的终端，其 上运行各类开发的客户端程序， 推送服务器是程序员 自己控制的服务器， 接收到第三方应用服务器的业务 数据后再推送给客户端， 并从应用服务器上下载多媒 体资源。
Android 系统上的推送方案比较多， 基于 Push 方 式的推送方案主要有：Google 官方提供的 C2DM、 第三 方 的 推 送 服 务 （例 如 极 光 推 送 ）， 还 有 通 过 各 种 协 议 实 现 的 推 送 服 务 端 程 序 （例 如 MOTT、RSMB、XMPP 协 议 等），用户通过这些服务端程序可以搭建自己的推送服 务器。
（1）C2DM 需 要 依 赖 于 Google 官 方 提 供 的 C2DM 服务器，由于国内的网络环境，这个服务经常不可用， 如果想要很好地使用， 我们的 App Server 必须也在国 外，这个恐怕不是每个开发者都能够实现的；