具体描述
近两年来，伴随着BAT纷纷涌入自媒体平台，自媒体发展可谓迎来爆发。自媒体平台火爆起来是从今日头条异军突起而引发的。它是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐有价值的、个性化的信息，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。推荐引擎也将迎来高速发展，针对推荐引擎的优化技术也将会迎来新的机遇。
本书作者从事推荐引擎相关的内容分发相关工作，在书中对内容推荐系统进行了介绍，书的最后，介绍了自媒体如何利用平台的内容推荐系统实现流量最大化，并进而实现收益最大化。
作者简介
闫泽华，简书签约作者。知乎知识市场产品总监，负责内容付费的产品运营工作。
曾任今日头条资深产品经理、“凯叔讲故事”技术负责人和百度搜索架构工程师。在今日头条工作期间，曾先后负责头条视频的数据流和策略分发，头条号粉丝变现相关业务和微头条的策略分发业务，历经了头条视频和粉丝业务快速增长的全过程。
目录信息
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)
读后感
读完这本书想到一个模型，“生产者/消费者”模型，在计算机领域 通常需要消息队列来充当消息中间件的角色，生产者负责生产消息 并发送到中间件，消费者负责从中间件消费消息，中间件负责生产者/消费者的通信以及封装具体的通信细节。《内容算法》以今日头条推荐系统为例(相当于...
评分不管你察觉或是没有察觉、愿意或是不愿意，今天但凡是生活在信息世界中的我们，无一例外地正在花枝招展的内容推荐中扮演着独一无二的一角。不论是活生生的专业编辑还是每秒跳动亿计次的晶体管，推荐系统的每个环节都在皆尽其所能服务我，千方百计地去让我更满意，作为搬砖工人...
评分不管你察觉或是没有察觉、愿意或是不愿意，今天但凡是生活在信息世界中的我们，无一例外地正在花枝招展的内容推荐中扮演着独一无二的一角。不论是活生生的专业编辑还是每秒跳动亿计次的晶体管，推荐系统的每个环节都在皆尽其所能服务我，千方百计地去让我更满意，作为搬砖工人...
评分这是业内人士讲算法比较深入系统的一本书了。无论在技术原理还是产品应用推广层面都值得一看。当然它适合的人群非常广泛，包括自媒体运营者、产品经理、互联网从业人员，但我格外感到，如果你是个高知人群，对算法推荐常持批判态度，那这本书对你可能更有些特别的趣味。 比如说...
评分读完这本书想到一个模型，“生产者/消费者”模型，在计算机领域 通常需要消息队列来充当消息中间件的角色，生产者负责生产消息 并发送到中间件，消费者负责从中间件消费消息，中间件负责生产者/消费者的通信以及封装具体的通信细节。《内容算法》以今日头条推荐系统为例(相当于...
用户评价
和《推荐系统实践》相比：受众不同，此书可面向刚接触内容推荐的非专业人士，包括产品经理、自媒体内容创作者、内容运营等，前者更多面向技术人员或想深入了解的产品经理；内容更浅显，可以快速地了解内容推荐相关的知识；内容侧重点不同，增加了自媒体部分，前者更重“算法”“实践”。第一章对小白更友好，但看了此书再看前者读来会觉得前者更好更容易理解。
评分科普了内容推荐的机制和做号的一些方法
评分只有内容 没有算法
评分入门读物
评分科普了内容推荐的机制和做号的一些方法
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