包邮推荐连接万物

序 001 **章 走近推荐系统 从断物识人开始理解推荐 002 推荐算法：物以类聚、人以群分 024 推荐架构：推荐结果是如何产出的 030 本章小结 047 第二章 推荐能力的应用 冷启动：一回生二回熟 050 用户兴趣探索：从一元到多元 072 生产者分级：从货品到供货商 078 列表页推荐：屏幕亦有屏效 090 列表页交互：单列还是双列，该怎么选？ 099 相关推荐：相关不相关？全靠文案掰 106 拆解推送：拉得来人、留得住客 111 搜索与推荐：探索未知的不同方式 121 关注分发：机器推荐为何还需要关注 136 推荐的场景化表达 142 本章小结 147 第三章 常见的推荐问题 重复推荐问题 149 推荐密集问题 159 推荐频次控制 163 易反感内容的推荐优化 166 时空限定内容的推荐优化 172 本章小结 177 第四章 从推荐到业务 不同业务下的推荐差异性 179 如何用立体的指标衡量业务 189 不止于推荐效率，更是变现效率 200 本章小结 207 第五章 与推荐协作 推荐产品经理的自我迭代 210 如何正确地开设实验 231 如何高效地与算法协作 237 尽信数，不如无数 242 本章小结 250 第六章 推荐外的思考 推荐会导致低质？ 253 个性化的好与好的个性化 264 改变流量去往的方向 266 本章小结 275 后 记 277