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| 本文作者：张丹 | 2016-12-16 11:32 |
因为通知栏的存在，所有用智能手机的处女座都是值得同情的。
说起来有点尴尬，通知栏本是用作消息提醒，现在却沦为了各个 App 的广告战场。时不时的要想些新花样来博取用户眼球，还得假装不知用户已为此已头痛不已。
虽然也可以选择在原生系统中对不需要的通知进行逐个屏蔽，但事实上，大部分用户并不会主动去“调教”自己的系统，而是听之任之，或是直接一键清除。
这就是轻芒要做通知清理应用的现实。
「轻芒通知清理 」的前身是 「豌豆荚通知清理 」，发布于今年4月，当时豌豆荚的主体还没有并入阿里。
虽然背靠豌豆荚，但通知清理是应用市场中的一个新品类，换句话说就是：“需要教育市场”，让用户有使用这类工具的习惯。而对同质化严重的手机厂商来说，任何一点用户体验的提升都是值得争取的。
因此，在魅族的发布会上出现“轻芒”两个字，就毫不令人意外了。
｜摸索
没有现成的同类产品可以做参考。想法刚生成时，轻芒的 5 个工程师通过纯手动的方式，在模拟机上安装了各种 App， 收集和摸索这些 App 通知的数据。许彬便是这五分之一。
因为有豌豆荚做后盾，轻芒很容易知道对于用户来说的 TOP 应用是哪些。他们先装了 TOP200，后来到 TOP 500-1000，然后更多。摸索了两个月左右的时间，发现一些规律后，再去细分规则，生成分类算法。
由于有 Smart 锁屏在技术框架与用户行为方面的积累，「轻芒通知清理 」的产品负责人许彬告诉雷锋网，产品从研发到上线只用了三个月左右的时间。
这期间遇到最大的难题是如何能够很好的分析数据，帮助用户比较准确的进行通知整理和推送。许彬说：“虽然过程讲述起来很简单，但要得到一个至少不会分错的结果，背后需要多次调整计算各种通知相似性的方式。”
｜调整
开始时，轻芒想到的方式是学习垃圾邮件的处理方式，通过纯文本的方式对通知进行分类。即，对文本做分词，然后根据分词对通知的相似度进行判断分类，可结果并没有达到预期。许彬告诉雷锋网：
“因为邮件的文本量很大，所以从中提取特征地正确率比较高，而通知里的文本量较小，所以直接套用邮件的方式不可行。”
后来，轻芒发现各类 App 的系统层中，开发者会在不同的通知中加入不同的字段，才尝试着把系统层的东西也放进去。
除了上述不同字段，轻芒还把点开不同通知时应用会跳转到哪个界面，都作为样本输入的参数，然后再去做调整。如此一来，准确率才有了明显提升。
新应用层出不穷，对于新应用的通知，「轻芒通知清理 」会用简单粗暴地直接将其标记为未识别的通知，清理到「轻芒通知清理 」回收站。
根据经验，许彬得出结论，“随着用户量增多，团队会马上识别用户收到的新通知，减少其他用户被骚扰的可能性。因此，未识别的情况会越来越少。而对于未识别的通知，「轻芒通知清理 」也不是完全屏蔽，在「轻芒通知清理 」回收站中还是可以看得到，所以这些未识别的通知并不是真的丢了，对用户来讲，其实就还可以接受。”
现在「轻芒通知清理 」已经更新到了 2.0 版本。相比较 1.0 版本，随着数据的积累，在数据层上，通知的分类越来越多，但体现在用户层面，分类则越来越简化。
许彬也总结出了规律：“大部分用户通常会做相似的操作，而不会是再去细分。”因此，2.0 版本会将通知主要分为重要与不重要两类，再根据不同的用户场景分为了 9 类。
据「轻芒通知清理 」现有用户的行为数据来看，只有 10% 的用户对设置有修改，其余用户都在使用默认的设置。
｜等待市场变大
毫无疑问，「轻芒通知清理 」中用到了时下热议的技术——机器学习。许彬却告诉雷锋网，「轻芒通知清理 」并不属于智能应用的范畴：
“「 轻芒通知清理 」是借助技术用自动化的方式，在通知清理方面帮助了用户，是一种工具，不应该有太多的自主权，所以谈不上智能。”
由于 iOS 系统较封闭，现在「轻芒通知清理 」只有 Android 版本。问起现在用户对「轻芒通知清理 」的接受程度，许彬有点兴奋的说，“还是出乎意料的好，用户会觉得，用起来真的上瘾，用了之后没法脱离它，脱离之后你的通知栏简直没法看。”
在与魅族的合作中，轻芒主要为 Flyme 提供通知清理方面的基本数据。虽然整体合作过程比较顺利，但 Flyme 更高的用户量，也拉低了「轻芒通知清理 」的准确率。经过一段时间的测试，「轻芒通知清理 」才达到了魅族的要求。许彬透露，接下来轻芒还会与魅族进行更深度的合作，除了魅族，与其它手机厂商的合作也在进行中。
对于商业化，许彬则觉得，能解决用户痛点的东西，永远会有留存空间，“谈商业模式还为时过早，会持续探索，但现在最重要的还是能够让这个市场真的变得够大。”
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