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深度學習
推薦連接萬物 版權信息
- ISBN：9787500885009
- 條形碼：9787500885009 ; 978-7-5008-8500-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
推薦連接萬物 本書特色
深入理解推薦系統 豐富案例實操落地 業務角度全面思考 助力產品運營人員給業務和自己帶來可期增量 資深產品管理者、教育者閆澤華新作！
推薦連接萬物 內容簡介
深入理解推薦系統 豐富案例實操落地 業務角度全面思考 助力產品運營人員給業務和自己帶來可期增量 資深產品管理者、教育者閆澤華新作！ 如今，推薦算法已經普遍應用于在線各個領域和場景，越來越多的商品、服務、用戶通過推薦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算法，如何在不同的功能場景下應用推薦算法，如何從平臺業務的角度對算法結果進行干預和再平衡。此外，本書著重于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。
推薦連接萬物 目錄
序 001
**章 走近推薦系統
從斷物識人開始理解推薦 002
推薦算法：物以類聚、人以群分 024
推薦架構：推薦結果是如何產出的 030
本章小結 047
第二章 推薦能力的應用
冷啟動：一回生二回熟 050
用戶興趣探索：從一元到多元 072
生產者分級：從貨品到供貨商 078
列表頁推薦：屏幕亦有屏效 090
列表頁交互：單列還是雙列，該怎么選？ 099
相關推薦：相關不相關？全靠文案掰 106
拆解推送：拉得來人、留得住客 111
搜索與推薦：探索未知的不同方式 121
關注分發：機器推薦為何還需要關注 136
推薦的場景化表達 142
本章小結 147
第三章 常見的推薦問題
重復推薦問題 149
推薦密集問題 159
推薦頻次控制 163
易反感內容的推薦優化 166
時空限定內容的推薦優化 172
本章小結 177
第四章 從推薦到業務
不同業務下的推薦差異性 179
如何用立體的指標衡量業務 189
不止于推薦效率，更是變現效率 200
本章小結 207
第五章 與推薦協作
推薦產品經理的自我迭代 210
如何正確地開設實驗 231
如何高效地與算法協作 237
盡信數，不如無數 242
本章小結 250
第六章 推薦外的思考
推薦會導致低質？ 253
個性化的好與好的個性化 264
改變流量去往的方向 266
本章小結 275
后 記 277
展開全部
推薦連接萬物 相關資料
李坤 Keep策略產品總監 隨時間推移，算法的商業價值不斷攀升。推薦不僅提高了效率，更成為企業的護城河，將數據轉化為珍貴資源。澤華作為字節跳動早期的核心推薦產品經理，在本書中深刻揭示了這一洞察，為推薦系統的重要性和影響力帶來了深遠啟示。 張沙沙 知乎消費與商業生態總經理 這本書簡單易懂，對于自媒體從業者、產品運營工作者都是一本很好的實用工具書。你可以更加快速地了解推薦系統底層的運作模式，并借助推薦算法，實現效率提升和業務增長。 朱潔 前抖音音樂負責人，現人工智能音樂的探索者 在閱讀本書并與澤華進行交流后，與推薦算法技術伙伴共同構建抖音音樂的推薦策略，并從內容側多維度進一步對推薦策略深度優化。《推薦連接萬物》一書，正是對這一領域的深入洞察，值得每一位產品運營工作者細細品讀。 左愛思 B0SS直聘副總裁 今天，我們的生活已經被移動互聯網重塑，而推薦算法無疑是背后的重要推手。此書內容由業內高手從大量一線實操中提煉，通俗易懂，將帶有好奇心的你穿過認知迷霧，了解這“推手”究竟是如何運作的。
推薦連接萬物 作者簡介
閆澤華 資深產品管理者、教育者。BOSS 直聘策略產品負責人，字節跳動策略產品專家，擁有豐富的互聯網產品管理經驗。著有《內容算法：把內容變成價值的效率系統》《人人都該懂點產品思維》《把自己視作產品：互聯網大廠求職進階之道》。
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