推荐系统：产品与算法解析

本书以媒介变迁为整体脉络，通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力，以及由具体产品特性引发的技术变革。 全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1进行创新的产品思路和技术思路；第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；第四部分从产品、生态和算法设计的角度，介绍革新传统影视行业的视频推荐；第五部分以阿里推荐产品及其新兴的竞争产品为例，介绍革新传统货架电商的商品推荐。

这是一本深入探讨推荐系统的产品创新和技术变革的著作。全书内容分为五部分，从宏观视角探讨推荐产品从0到1进行创新的产品思路和技术思路；介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；从产品、生态和算法设计的角度，介绍革新传统影视行业的视频推荐；以阿里推荐产品及其新兴的竞争产品为例，介绍革新传统货架电商的商品推荐。 首先，书中从供给侧变革的角度，探讨了媒介创新、创作工具创新和生态机制创新对推荐产品的影响。例如，在短视频推荐中，通过引入新的视频格式或视频内容，可以吸引更多的用户。同样，在电商推荐中，通过引入新的商品展示方式或商品分类方式，也可以提高用户的购买意愿。 其次，书中还深入讨论了创作工具创新的战略价值。例如，在信息推荐中，通过引入新的创作工具，如AI写作助手，可以帮助用户更快速、更有效地创作出高质量的内容。 再次，书中还从网络效应视角分析了用户增长。例如，Facebook通过信息流产品，让用户在一个所有朋友都在场的聚会中闲逛，从而大幅提升了社交效率，使产品迅速获得了爆发式的增长。