Part01 關於內容推薦
走近內容推薦
推薦係統架構初探
YouTube 和 Netflix 推薦架構參考
基於推薦架構的優化啓示
推薦的起點:斷物識人
斷物
識人
推薦算法:人以群分、物以類聚
物以類聚:基於內容屬性的相似性推薦
人以群分:基於用戶行為的協同過濾
從算法到應用
場景劃分
推薦係統評估指標
連接內容與人
冷啓動
興趣探索
自媒體與平颱
常見的推薦問題
推薦重復
推薦密集
易反感內容
時空限定內容
帶著偏見看推薦
信息繭房
推薦會導緻 Low?
三分天下?編輯、算法與社交
麵對推薦係統
人機大戰:效率與目標之爭
數據分析驅動産品迭代
個性化的好 與 好的個性化
Part02 關於自媒體
好內容為什麼沒人看?
自媒體的數據分析
他山之石:BuzzFeed 簡介
內容閱讀分析
粉絲增長分析
自媒體運營
內容快銷:標題黨的二三事
推薦平颱優化:從 SEO 到 REO
粉絲運營:新時代的新問題
全平颱運營:從小作坊到 MCN
自媒體變現
變現入門:平颱分成
廣告變現:品牌的溢價
自營電商:隔行如隔山
內容付費
緣何付費，規模幾何
內容付費平颱展望
· · · · · · (收起)
具體描述
近兩年來，伴隨著BAT紛紛湧入自媒體平颱，自媒體發展可謂迎來爆發。自媒體平颱火爆起來是從今日頭條異軍突起而引發的。它是一款基於數據挖掘的推薦引擎産品，為用戶推薦有價值的、個性化的信息，是國內移動互聯網領域成長最快的産品服務之一。推薦引擎也將迎來高速發展，針對推薦引擎的優化技術也將會迎來新的機遇。
本書作者從事推薦引擎相關的內容分發相關工作，在書中對內容推薦係統進行瞭介紹，書的最後，介紹瞭自媒體如何利用平颱的內容推薦係統實現流量最大化，並進而實現收益最大化。
用戶評價
##2018年第28本。技術開發齣身的産品經理寫的書，雖然其實內容中真正涉及“算法”的錶述並不多也不夠深入，但是挺好的科普掃盲。關於輿論對“頭條式算法”的詬病的反擊有著很令人擊掌的精彩^_^ 值得翻翻。
評分##Part 1 內容還不錯，值得閱讀，算是推薦算法的科普，末尾專門為推薦算法進行“辯護”的篇幅能看齣平時因為這事爭論不少；Part 2 則像是麵嚮另一部分用戶群體的相對獨立的內容。整體來看前半段內容切題，但後半段讓書的框架顯得有些問題。
評分##科普瞭內容推薦的機製和做號的一些方法
評分##科普瞭內容推薦的機製和做號的一些方法
評分##入門讀物
評分##Part 1 內容還不錯，值得閱讀，算是推薦算法的科普，末尾專門為推薦算法進行“辯護”的篇幅能看齣平時因為這事爭論不少；Part 2 則像是麵嚮另一部分用戶群體的相對獨立的內容。整體來看前半段內容切題，但後半段讓書的框架顯得有些問題。
評分##沒多少內容，前一部分講內容推薦，點到即止，不如去看《推薦係統實踐》；後半部分不知所雲，很散亂，比較搞笑的是還穿插討論瞭一下登錄錶單。現在齣書的門檻太低瞭。
評分##《今日頭條》內容操盤經驗。內容推薦係統將成為互聯網的必配係統模塊。本書質量上乘。
評分##有被糾正不少流俗對於推薦算法的錯誤認知，也很受益，非常非常推薦
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