推薦連接萬物閆澤華 9787500885009 【台灣高等教育出版社】

Name: 推薦連接萬物 閆澤華 9787500885009 【台灣高等教育出版社】
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書名：推薦連接萬物
ISBN：9787500885009
出版社：中國工人
著編譯者：閆澤華
頁數：280
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1684059
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內容簡介

如今，推薦演算法已經普遍應用於在線各個領域和場景，越來越多的商品、服務、用戶通過推薦演算法高效地連接彼此，每個人都享受到更加個性化的內容和服務。推薦已深刻地改變了我們與世界連接的方式。本書聚焦在產品運營的角色上，探討產品運營人員應該如何理解推薦演算法，如何在不同的功能場景下應用推薦演算法，如何從平台業務的角度對演算法結果進行干預和再平衡。此外，本書著重於闡述不同功能場景下推薦的應用，輔以內容、電商、社交等業務下的應用實例。在每個章節中，都會枚舉市面上已有產品功能或作者本人經歷過的業務實踐，以期給讀者提供可以實操落地的借鑒。

作者簡介

閆澤華，現任BOSS直聘策略產品負責人。前知乎職業教育負責人、會員產品負責人，位元組跳動高級產品經理。累計舉行講座、培訓百余場，幫助上萬名大學生解決定位、擇業、就業、成長難題。

序
第一章走近推薦系統
從斷物識人開始理解推薦
推薦演算法：物以類聚、人以群分
推薦架構：推薦結果是如何產出的
本章小結
第二章推薦能力的應用
冷啟動：一回生二回熟
用戶興趣探索：從一元到多元
生產者分級：從貨品到供貨商
列表頁推薦：屏幕亦有屏效
列表頁交互：單列還是雙列，該怎麼選？
相關推薦：相關不相關？全靠文案掰
拆解推送：拉得來人、留得住客
搜索與推薦：探索未知的不同方式
關注分發：機器推薦為何還需要關注
推薦的場景化表達
本章小結
第三章常見的推薦問題
重複推薦問題
推薦密集問題
推薦頻次控制
易反感內容的推薦優化
時空限定內容的推薦優化
本章小結
第四章從推薦到業務
不同業務下的推薦差異性
如何用立體的指標衡量業務
不止於推薦效率，更是變現效率
本章小結
第五章與推薦協作
推薦產品經理的自我迭代
如何正確地開設實驗
如何高效地與演算法協作
盡信數，不如無數
本章小結
第六章推薦外的思考
推薦會導致低質？
個性化的好與好的個性化
改變流量去往的方向
本章小結
後記
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