「短信拉新分类算法」信息流拉新什么意思
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垃圾短信邮件判断算法
垃圾短信，垃圾邮件和推销的电话使我们深受其扰，不过也有些手机软件助手，可以帮助我们垃圾这些垃圾短信和电话，这些软件的背后的算法是什么？
像360手机卫士这种APP在手机本地或云端保存一份电话的手机黑名单数据，来电的时候手机判断下就可以决定是否为骚扰电话了，本地存储，黑名单的数据量如果很大的话，可能会占内存比较大，不过这个可以借鉴以前的布隆过滤器这种数据结构来解决，但是布隆过滤器有误判的可能，有可能来电非黑名单却当成黑名单进行处理了，这对于拦截软件来说是比较严重的问题，所以可能是多种方法来结合判断，或者对于布隆过滤判断是属于黑名单的电话，再通过一次联网到网上的云端再判断一次是否为真正为黑名单用户，不过这就需要联网，还存在延迟的可能；对于布隆过滤器判断为正常用户的，则一定是正常用户，那么大部分时间是不需要联网判断或结合其他办法判断的。
像很多病毒检测软件，或IDS或WAF软件一样，垃圾短信和骚扰电话 也可以建立自己的规则库，通过规则库进行垃圾短信的判断，同样像IDS等软件存在误判的情况一样，垃圾短信采用规则判断的话，也存在一定的误判性，一般也要结合其他的判断规则综合判断。
规则有下面几个：
凡是规则判断，都存在着检测死板，不能检测到不在规则里面的情况，而且会被有心者特意设计避开规则的垃圾短信等。
直观地想一下，垃圾短信，垃圾邮件这些一般都包含特定的词语，或者链接等，那么我们反过来统计邮件中特定的词语的数量，达到一定标准，我们就判断为垃圾邮件。
现在对于这种垃圾邮件的判断问题，一般都通过机器学习来解决，在机器学习的算法中，做垃圾邮件判断这个是属于一个二分类问题，可以用很多中算法来解决，常用的有决策树，贝叶斯，SVM，神经网络等，其中贝叶斯算法是属于一个基于统计学的算法，也是本次要介绍的算法。
贝叶斯算法是为了解决“逆序概率”的问题，举个简单的例子，比如我们袋子中有10个红球，8个白球，然后随机从袋子中拿出一个球，问是红球的概率是多少？这是一个非常简单的概率问题，结果就是10/(10+8),这种正向概率问题比较好理解。那么反过来，如果我们只知道袋子中有红球和白球，但是不知道数量和比例，我们拿了几次球，通过拿出这些球的颜色是否可以推断出袋子中两种球的比例那？
贝叶斯算法中有些根据以前经验总结出来的概率，称为先验概率，可以理解成先前的经验的概率，所以叫先验概率，比如清明时节一般会下雨，下雨的概率大概为70%，这就是通过以前的经验总结的；
后验概率， 是事情发生了，推测可能原因，比如小明迟到了，那么起晚了造成迟到的概率假设为30%，这就是后验概率。条件概率，就是在一个事情假设A发生的情况下，另外一个事情B也发生的概率，记作P(B|A),读作在A发生的情况下，B发生的概率，比如起晚的情况下，小明迟到的概率。
总结一句话：先验概率是经验总结，后验概率是由果推因，条件概率是由因推果。
根据条件概率的定义，可以推导出贝叶斯公式，推导过程在百科里面如下：
说明：
1）P(A|B) = A和B同时发生的概率/B发生的概率，直观想下，B发生的概率一定大于A和B同时发生的概率，相除的含义就是在B发生的概率情况下，有多少A也同时发生的概率，也就符合了条件概率的定义。
2）把除法变乘法就得到了合并后的式子，再变化下，就得到了贝叶斯公式。
可能还比较抽象,举个wiki上的例子：
我们用两种算法进行计算，一是自己直观想，二是用朴素贝叶斯。
假设学校一共有U个人，直观想法计算：
P(是女生|穿裤子） = 所有穿裤子的女生数量/所有穿裤子的人数
= U*0.4（女生数量）*0.5（一半穿裤子） / (U*0.4*0.5 +U*0.6*1)
= 0.2*U /0.8*U = 25%
如果用朴素贝叶斯算法：
P(是女生|穿裤子) = P(穿裤子|是女生) *P(是女生)/P(穿裤子)
= 0.5*0.4/[(0.6*1 +0.4*0.5）/1]
= 0.2 /0.8
= 25%
说明： P(穿裤子） = 穿裤子人数/总人数= U*0.6*1 + U*0.4*0.5/U = 80%
这样看起来，朴素贝叶斯公式也不是很难。
具体来看下垃圾邮件的分类问题：我们用D表示一封邮件，D是由很多单词组成。用f+表示是垃圾邮件，用f-表示是正常邮件，根据贝叶斯公式，问题形式化：
其中P(f+)和P(f-)比较容易得到，算下一个邮箱里面有多少个是垃圾邮件，多少个是正常邮件即可，不过最好多找几个，算下平均值，这就是所谓的先验概率。
P(D|f+) 表示是垃圾邮件，单词出现的概率，把D展开成N个单词就是:
P(d1,d2,d3...dn|f+) 即垃圾邮件中，同时出现这些单词的概率，这个没办法求，假设这些单词之间是独立的，没有什么关联关系，那么P(d1,d2,d3...dn|f+) 就可以扩展为P(d1|f+)* P(d2|f+) P(d3|f+).... P(dn|f+) 这个里面的独立假设，就是朴素贝叶斯的朴素来源，因为不是那么精确，所以叫朴素。计算一个单词在垃圾邮件中出现的概率就比较简单了。
翻译一下：
P(垃圾邮件|单词d1，单词d2...单词dn同时出现） =[ P(单词d1,单词d2...同时出现|是垃圾邮件）*P(是垃圾邮件)]/P(单词d1,单词d2...同时出现在一封邮件里面）
根据独立假设：
P(垃圾邮件|单词d1，单词d2...单词dn同时出现） =[ P(单词d1出现|是垃圾邮件）*P(单词d2出现|是垃圾邮件）*P(单词d3出现|是垃圾邮件）...*P(是垃圾邮件)]/P(单词d1,单词d2...同时出现在一封邮件里面）
其实我们在判断是否是垃圾邮件的时候，并一定要计算出来P(单词d1,单词d2...同时出现在一封邮件里面），这个也无法精确计算，我们只需要比较垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率，取大的那一个就可以了，那么久只要计算：
P(垃圾邮件|单词d1，单词d2...单词dn同时出现） =[ P(单词d1出现|是垃圾邮件）*P(单词d2出现|是垃圾邮件）*P(单词d3出现|是垃圾邮件）...*P(是垃圾邮件)]
P(正常邮件|单词d1，单词d2...单词dn同时出现） =[ P(单词d1出现|是正常邮件）*P(单词d2出现|是正常邮件）*P(单词d3出现|是正常邮件）...*P(是正常邮件)]
1.找到N封邮件，标记好垃圾邮件和非垃圾邮件。
2.对N封邮件进行去掉停词部分，然后采用分词算法做分词。
3.分别计算每个词在垃圾邮件中出现的比例，在正常邮件中出现的比例
4.带入公式算下哪个概率相对大一些，就属于哪个分类。
这里面总结的比较简单，贝叶斯算法，还有很多没有说到，我也理解的不够深刻，先只聊点这种简单的吧，下一篇将找个例子实战下朴素贝叶斯算法。
参考：
1. 数据结构和算法之美：概率统计
2. 数据分析实战：朴素贝叶斯
3. 平凡而又神奇的贝叶斯方法
什么是行业短信？106群发短信基础入门（二）
大家好，我来啦～
行业短信是区别于营销短信的群发短信服务产品。一切不涉及营销内容的短信都列为行业短信。包括验证类短信、通知类短信、触发类短信等。
有些人会把会员营销短信也会归结到行业短信里面，但是会销和大数据营销又有一定的区别。
这个我暂时且不论，我们先说说行业短信包含哪些：
第一、验证注册领域：此类主要是用到验证码的地方，比如网上交易转账、支付、账户登录、密码更改、身份验证，或者注册某个网站或者应用软件等为了保证用户信息的安全都会以索取客户验证码的形式进行验证，此类验证码的应用一般都是企业与专业的手机短信群发公司在技术上进行接口的对接调用，从而实现用户端和服务企业的信息验证，以保障使用客户的安全性。
比如下面：
第二、通知类行业短信：此类一般企事业单位的内部通知、银行消费变动和提醒通知、电商、物流的订单服务通知、会员积分变动通知、物业缴费通知等，一般是企业与终端客户之间为了沟通的便捷借助群发短信网站直接通过短信群发软件一次性编辑内容，一次性导入号码，一键触发的形式对外传播信息。此类短信大大提高了服务单位的行政办公效率。
第三、触发类短信：此类短信一般是由终端客户主动索取，系统进而会对客户做出的一个回应，触发类短信是指能实现快速响应触发需求，通常是与企业的办公系统想结合，常见的触发类短信有：
①验证码确认类的，
②自助查询类，如会员信息，
③LBS触发类，如景区、酒店欢迎辞，
④娱乐互动类，如现场短信交友、抽奖互动等。
第四、会销类短信：
提到会员短信，大家都应该不会陌生，例如日常生活中的水电煤气的通知提醒短信，会员商超推送的促销活动信息等。会员短信营销是基于企业会员进行的会员维护与再次开发，是企业对会员提供的增值服务，那么，会员短信营销为何深受广大企业用户的信赖呢？
会员短信营销是一种点对点式的一对一营销，是会员拉新还是活动推送一定要搞清楚，因为针对不同的目的与需求，会有不同的推送方式，当然也会产生不同的结果，而且，作为商家，我们始终要谨记，会员短信营销是传递服务与企业品牌的最佳途径，不能盲目追求短期效益，群发短信或盲发短信，扰乱市场秩序和影响会员生活！
店铺想引流,店铺商家第一想到的就是开展会员营销。会员营销类短信已经成为许多店铺开展会员营销的前提,常见的会员营销包括：
1.会员拉新：会员拉新，在短信营销解决方案中是需求量最大的业务之一，企业通过短信文案或者短链接，引导意向用户注册、登录或参加专题活动，尤其是在金融、汽车等领域，应用更为广泛；
2.活动推送：促销活动信息的推送，也较为常见，企业通过短信平台将活动信息推送给会员用户，不仅是对企业会员的一种增值服务，也是促进会员消费的一种常见手段，尤其是在会展类策划企业、电商平台、商超等应用较为广泛；
3.流失用户唤醒：对于中小企业来说，由于产品、服务等的不同步，流失用户的比例相对较大，我们可以利用用户以前的购买记录、参与的活动记录等信息，利用短信平台将信息推送给这类用户，也是一种较好的拓客手段，而且一般这类用户的成交比例也较大，尤其是在信息采购类企业等应用中应用较多；
下面列举一些常见的行业短信应用行业供大家参考：
一、酒店行业
酒店行业触发短信主要应用于：开通会员卡时、充值消费、订房提醒、挂机短信等，开通会员卡时，为了能够让会员能感受到酒店温馨及时的服务，可设定为开卡即触发短信，客户拿到会员卡的同时，也收到了酒店短信提醒，酒店的服务得到进一步的提升。客户订房成功时，为了保证顾客的满意度及入住率，提高服务品质，可设定订房成功提醒。示例短信：
二、服饰行业
服饰行业的触发短信主要运用于会员卡办理、消费积分、积分兑换提醒、满意度评价等，让顾客在入店消费的过程中，全程跟踪服务，提高顾客满意度，促进客户后续消费。
三、金融行业
在金融行业中，顾客关注的就是资金安全，同时又需要时时了解行业的新动态，通过即时触发，可以让顾客及时了解到自已的资金变化、新一轮融资项目等等。金融行业都会有自己的系统，我们可以通过提供SDK接口，帮助企业实现短信即时触发。
四、美发行业
美容美发行业消费频率相对比较高，针对老客户的维护也就更加重要，而且这两个行业，主要采用会员制，那针客户的维护，促进客户消费尤为重要。通过触发短信可以让顾客放心消费、放心储值，会员卡也能享受到银行卡般的服务。
五、汽车服务会所
汽车美容装饰、服务会所、洗车场对触发短信的使用，主要是在办洗车卡、充值卡和消费的时候，让顾客每次消费或充值后，都能对自己卡内余额一清二楚。
六、其它行业
行业类短信可以使用的范围比较广，除了以上列举的几个行业，常见的还有餐厅预订短信、摄影、物业等。触发短信常见的使用有银行、网站注册时的验证码、挂机短信等
除此之外行业短信还有很多领域，只要在短信内容的自始至终没有涉及推广、宣传、营销类的短信都是行业短信，一般行业短信群发的时候可以申请免审核手续，减少短信群发的流程，提高了短信群发的效率。
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想问一下，互联网企业怎么用短信来促活拉新的？
互联网企业拉新的目的是通过推广引导用户购买产品或下载APP，而因为目的不同，企业在策划好营销活动后做短信群发通知时，需要分析目标会员群体的属性，对于准会员和意向会员以及拉新用户做好比较精准的区分，然后针对性地进行短信文案的编辑！
具体应用主要表现在以下几个方面：
1、生成新潜在客户
短信可用于捕获潜在客户和联系人信息，将新信息与现有联系人列表合并。
2、发送提醒
预约提醒在以短信形式发送时可以非常有用，您还可以使用短信提醒会议，研讨会和其他预定活动。
3、向相关人员通知相关详细信息
短信提供即时信息关于早关闭、晚开幕、恶劣天气、紧急情况或其他有用的信息，可以节省您的联系时间和麻烦。
4、收集反馈
鼓励发短信给您的业务，客户可以提供关于您的企业、产品或服务的现场反馈。您可以快速响应，来回交流有助于建立关系和品牌忠诚度，同时证明你是在沟通游戏的顶部。
5、收集意见和看法
特别设置短信式轮询和投票功能，您可以在收集相关信息的同时吸引受众群体。
6、作为电子邮件的替代品
长形消息也可以作为文本工作，特别是如果它能够使客户从快速了解中获益的基本信息。绝大多数短信都被读取，而不是每个电子邮件都被打开。
7、轻松提交
无论您是要求照片，视频还是参赛和赠品，短信消息都可以让您的客户轻松即时访问文件提交过程。您还可以选择在此过程中捕获附加信息。
8、促销特殊商品、新库存、季节性商品
无论您是想发送一个周末销售的快速提醒，分享一个特殊的优惠券或优惠，或展示一个新的产品线，短信都可以做到快速简洁高效。
盲发短信是什么，具体怎么操作？
也叫拉新类短信。通过短信文案与短连接，引导用户快速完成注册，是比较常见的一种促销手段。
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