应用程序智能推送是一种 通过人工智能和机器学习技术来分析用户行为和喜好，从而向用户推送最相关和最有价值的信息的技术。它可以帮助用户获得更好的体验，提高用户的留存率和忠诚度，同时也可以帮助企业节省资源和提高效率。
智能推送技术的定义和原理包括：
数据收集和分析：
收集用户的个人信息、浏览记录、购买行为等数据，并通过数据分析来了解用户的兴趣和偏好。
用户兴趣模型：
通过机器学习和数据挖掘等算法，建立起用户兴趣模型，从而能够准确地预测用户的需求，提供个性化的推送服务。
个性化内容推荐：
根据用户的兴趣和偏好，为用户推荐相关的内容，满足用户的个性化需求。
智能推送的应用场景非常广泛，例如：
电商平台：通过智能推送向用户推荐他们可能感兴趣的商品，从而提高转化率。
新闻资讯：根据用户的阅读习惯和兴趣，推送相关的新闻或文章。
移动应用：通过推送通知提醒用户新消息或更新，增加用户参与度和提升用户体验。
总的来说，智能推送是一种强大的工具，能够根据用户的个性化需求提供精准的信息推送，从而增强用户体验和满意度。