简述移动互联网app技术原理分析及监管策略

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1、简述移动互联网APP技术原理分析及监管策略1引言　　伴随着移动互联X的发展和智能终端的普及，越来越多的X民从传统互联X用户转变为移动互联X用户，NIC《第38次中国互联X络发展状况统计报告》最新数据显示，截至2016年6月，我国X民规模达到6.56亿，占X民比例的92.5%。运行于等智能终端上的资讯、娱乐、视频、教育、商务等各种APP应用软件层出不穷，极大地丰富了移动互联X的内容。移动互联XAPP的大量涌现，在丰富X民视听娱乐的同时，也改变着X民的上X习惯。传统的互联X让使用者通过访问X页获得新闻、资讯、视频、娱乐等信息，移动互联XAPP则是通过主动向用

2、户推送的方式去引导X民访问相关内容;发布方式上也有较大的变化，传统互联X是通过站内编辑、发布的方式更新信息，移动互联XAPP则是通过向用户开放发布权限和X络爬虫抓取最新资讯自动完善的方式，不断更新内容，引导X民点击和访问。　　移动互联XAPP的访问和传播特点，使得各个APP平台充满了海量的资讯和音视频信息，但各种违规信息，如低俗趣味、政治有害、血腥暴力等，也充斥其间，因此有必要针对移动互联XAPP的技术原理、关键技术和监管对策进行研究，采取对应的监管策略，以促进移动互联X的健康发展。　　2移动互联XAPP技术原理　　移动互联XAPP是安装在移动终端上的客

3、户端软件，通过将后台搜集整合过的资讯和音视频信息，以定时更新和实时推送的方式展现在用户的访问界面上，使用户能够及时掌握最新资讯，同时根据用户历史访问轨迹，定制推送用户偏好信息，使用户获得与传统互联X不同的使用感受。　　2.1技术原理　　移动互联XAPP在技术上共分四层架构，分别是信息采集层、数据层、服务层和应用层。信息采集层是移动互联XAPP运行的基础信息层，通过X络爬虫技术，从海量的互联X信息中抓取有用的资讯、音视频等信息，与平台用户录入的原创信息一同存入基础信息库;同时完成使用者基础信息的采集和录入，为数据层的分析和存储提供基础数据。数据层是移动互联

4、XAPP运行的核心层，主要通过对数据的聚合分析整理，将获得的资讯、音视频信息，按照不同的时间和类别分别进行存储。通过用户建模的方式，分析用户的访问日志，对用户的兴趣进行挖掘，生成用户数据模型并存储在数据库中。通过数据分析，建立用户兴趣和基础数据之间的关系表，为信息推送提供参考数据。　　服务层也是移动互联XAPP运行的核心层，该层主要完成数据自动推荐和信息推送的功能。服务层通过移动互联XAPP的推荐引擎完成数据的推荐功能。推荐引擎包含自动推荐引擎和半自动推荐引擎两部分：自动推荐引擎是通过自动筛选数据库数据，使用算法和用户数据进行匹配，自动生成推荐任务;半自

5、动推荐引擎是在自动筛选数据的基础上，根据用户的操作特点匹配用户数据，选择性地生成推荐任务。信息推送是根据推荐任务的判断，快速地向目标用户推送热点类、推荐类、区域类和个性化定制等信息，具有时效性高、目的性强的特点。应用层是移动互联XAPP的客户端，是服务层数据在智能终端上的最终显示，不仅是向用户展示和推送资讯、音视频信息的窗口，同时也是用户点击率统计、使用偏好收集、用户信息反馈的重要通道。　　2.2硬件要求　　在移动互联XAPP的四层技术架构中，应用层由移动互联XAPP客户端完成，信息采集层、数据层、服务层由移动互联XAPP服务器端完成，两者通过移动互联X

6、进行交互。应用层客户端硬件主要为基于IOS和Android等平台的智能终端设备;服务器端硬件主要由任务服务器集群和数据存储服务器集群组成，任务服务器集群负责数据的获取和计算，数据存储服务器集群负责处理后的数据存储。服务器端硬件的处理速度高于客户端硬件的速度，故移动互联XAPP使用过程中的访问速度主要取决于终端硬件的处理速度和移动互联X的速度。　　3移动互联XAPP关键技术　　移动互联XAPP客户端和服务器端用到的主要技术包括X络爬虫技术和推荐引擎技术。　　3.1X络爬虫技术　　X络爬虫是根据关键字自动在互联X上提取X页信息，并自动进行保存的X络程序。X络

7、爬虫技术是移动互联XAPP后台常用的信息采集程序，程序根据关键字和策略参数从起始X页出发，寻找并访问X页中的超链接，不断抓取并自动保存X页内容。X络爬虫技术常见的搜索策略由深度优先、广度优先和最佳优先三种策略组成。　　深度优先搜索策略是在抓取过程中，发现一个页面之后，沿着该页面一直向下抓取，该策略会导致爬虫的陷入问题，使用过程中需提前设定深度参数。广度优先搜索策略是在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索，该算法相对简单，是X络爬虫的主要搜索算法。最佳优先搜索策略是按照设定的X页分析算法，预测候选URL与目标X页的相似度，选取评价最好的URL进行抓取

8、。　　3.2推荐引擎技术　　推荐引擎是移动互联XAPP个性化推荐的主要工具。推荐