Part01 关于内容推荐
走近内容推荐
推荐系统架构初探
YouTube 和 Netflix 推荐架构参考
基于推荐架构的优化启示
推荐的起点:断物识人
断物
识人
推荐算法:人以群分、物以类聚
物以类聚:基于内容属性的相似性推荐
人以群分:基于用户行为的协同过滤
从算法到应用
场景划分
推荐系统评估指标
连接内容与人
冷启动
兴趣探索
自媒体与平台
常见的推荐问题
推荐重复
推荐密集
易反感内容
时空限定内容
带着偏见看推荐
信息茧房
推荐会导致 Low?
三分天下?编辑、算法与社交
面对推荐系统
人机大战:效率与目标之争
数据分析驱动产品迭代
个性化的好 与 好的个性化
Part02 关于自媒体
好内容为什么没人看?
自媒体的数据分析
他山之石:BuzzFeed 简介
内容阅读分析
粉丝增长分析
自媒体运营
内容快销:标题党的二三事
推荐平台优化:从 SEO 到 REO
粉丝运营:新时代的新问题
全平台运营:从小作坊到 MCN
自媒体变现
变现入门:平台分成
广告变现:品牌的溢价
自营电商:隔行如隔山
内容付费
缘何付费，规模几何
内容付费平台展望
· · · · · · (收起)
具体描述
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。
用户评价
##《今日头条》内容操盘经验。内容推荐系统将成为互联网的必配系统模块。本书质量上乘。
评分##愿意读这本书的人，可能分为两波人，一类是互联网行业从业者，一类是自媒体从业者。不管对哪一类人群来说，内容都十分浅尝辄止。就头条算法来说，还可以延展却戛然而止，当然可能出这本书被pr压的多，毕竟我司保密性不要做得太好。
评分##比较浅显。前一半结合今日头条讲了些推荐系统的基础概念。后一半偏运营和案例分析的内容有点水。
评分##做号党有意思。
评分##前半部分讲产品，后半部分讲运营。产品部分讲的不错，带点科普性。
评分##准备6月内用思维导图画一个读书笔记
评分##第一部分介绍了内容推荐的基础框架逻辑，和基于此的通用策略；第二部分基于中国市场说了不少自媒体和内容付费的玩法，外行可以明白个一二。
评分##科普了内容推荐的机制和做号的一些方法
评分##第一部分介绍了内容推荐的基础框架逻辑，和基于此的通用策略；第二部分基于中国市场说了不少自媒体和内容付费的玩法，外行可以明白个一二。
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