1704849720
2 推荐序 [:1704849756]
1704849721
3 自序 [:1704849786]
1704849722
4 引言 [:1704849852]
1704849723
5 Part 01 关于内容推荐 [:1704849884]
1704849724
5.1 走近内容推荐 [:1704849891]
1704849725
5.2 推荐的起点：断物识人 [:1704850063]
1704849726
5.3 推荐算法：物以类聚，人以群分 [:1704850218]
1704849727
5.4 从算法到应用 [:1704850299]
1704849728
5.5 连接内容与人 [:1704850414]
1704849729
5.6 常见的推荐问题 [:1704850725]
1704849730
5.7 带着偏见看推荐 [:1704850893]
1704849731
5.8 面对推荐系统 [:1704851163]
1704849732
6 Part 02 关于自媒体 [:1704851379]
1704849733
6.1 好内容为什么没人看 [:1704851386]
1704849734
6.2 自媒体的数据分析 [:1704851428]
1704849735
6.3 自媒体运营 [:1704851617]
1704849736
6.4 自媒体变现 [:1704851954]
1704849737
6.5 内容付费 [:1704852404]
1704849738
7 版权页 [:1704852634]
1704849739
1704849740
1704849741
Cover
1704849742
1704849743
1704849744
内容算法：把内容变成价值的效率系统 [:1704849719]
1704849745
内容算法：把内容变成价值的效率系统 内容算法——把内容变成价值的效率系统
1704849746
1704849747
闫泽华 著
1704849748
1704849749
中信出版集团
1704849750
1704849751
1704849752
1704849753
1704849754
1704849755
1704849756
内容算法：把内容变成价值的效率系统 [:1704849720]
1704849757
内容算法：把内容变成价值的效率系统 推荐序
1704849758
1704849759
我在今日头条的工作是服务于创作者群体的，其间被问到最多、也最令人头痛的有两个问题。其中，第一个问题是：你们能不能帮我推一推这篇文章？
1704849760
1704849761
这时，我通常会解释：很抱歉，做不到，这里的内容会由算法自动推荐。
1704849762
1704849763
接下来，对方几乎无一例外地会对“算法”这个词表现出极大的兴趣，并提出第二个问题：那你给我讲讲，内容推荐是怎么回事儿？
1704849764
1704849765
大哉问。我的天，这可不是几句话能说清楚的事儿。
1704849766
1704849767
为了给出足够可靠的答案，我曾专门请教推荐公司算法的总负责人，他笑眯眯地反问我：“先说说你的理解。”在听完我幼稚可笑的解释后，他把双手一摊：“你看，从字面意义上，我和你懂的也差不多啊……”
1704849768
1704849769
这当然是句玩笑话，真实的情况是：推荐算法实在太过复杂、精密，以至于熟稔此道的专业人士也难以向普通人言传，更别提做到简明扼要、面面俱到、通俗易懂了。