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內(nèi)容算法:把內(nèi)容變成價值的效率系統(tǒng) 中文完整pdf完整版[127MB]

內(nèi)容算法下載

  • 書籍大?。?span>127MB
  • 書籍語言:簡體中文
  • 書籍類型:國產(chǎn)軟件
  • 書籍授權:免費軟件
  • 書籍類別:其它相關
  • 應用平臺:PDF
  • 更新時間:2019-06-18
  • 網(wǎng)友評分:
360通過 騰訊通過 金山通過

情介紹

近兩年來,伴隨著BAT紛紛涌入自媒體平臺,自媒體發(fā)展可謂迎來爆發(fā)。自媒體平臺火爆起來是從今日頭條異軍突起而引發(fā)的。它是一款基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎產(chǎn)品,為用戶推薦有價值的、個性化的信息,是國內(nèi)移動互聯(lián)網(wǎng)領域成長最快的產(chǎn)品服務之一。推薦引擎也將迎來高速發(fā)展,針對推薦引擎的優(yōu)化技術也將會迎來新的機遇。

本書作者從事推薦引擎相關的內(nèi)容分發(fā)相關工作,在書中對內(nèi)容推薦系統(tǒng)進行了介紹,書的最后,介紹了自媒體如何利用平臺的內(nèi)容推薦系統(tǒng)實現(xiàn)流量最大化,并進而實現(xiàn)收益最大化。

目錄
 

內(nèi)容目錄
Part01 關于內(nèi)容推薦
走近內(nèi)容推薦
推薦系統(tǒng)架構初探
YouTube 和 Netflix 推薦架構參考
基于推薦架構的優(yōu)化啟示
推薦的起點:斷物識人
斷物
識人
推薦算法:人以群分、物以類聚
物以類聚:基于內(nèi)容屬性的相似性推薦
人以群分:基于用戶行為的協(xié)同過濾
從算法到應用
場景劃分
推薦系統(tǒng)評估指標
連接內(nèi)容與人
冷啟動
興趣探索
自媒體與平臺
常見的推薦問題
推薦重復
推薦密集
易反感內(nèi)容
時空限定內(nèi)容
帶著偏見看推薦
信息繭房
推薦會導致 Low?
三分天下?編輯、算法與社交
面對推薦系統(tǒng)
人機大戰(zhàn):效率與目標之爭
數(shù)據(jù)分析驅(qū)動產(chǎn)品迭代
個性化的好 與 好的個性化
Part02 關于自媒體
好內(nèi)容為什么沒人看?
自媒體的數(shù)據(jù)分析
他山之石:BuzzFeed 簡介
內(nèi)容閱讀分析
粉絲增長分析
自媒體運營
內(nèi)容快銷:標題黨的二三事
推薦平臺優(yōu)化:從 SEO 到 REO
粉絲運營:新時代的新問題
全平臺運營:從小作坊到 MCN
自媒體變現(xiàn)
變現(xiàn)入門:平臺分成
廣告變現(xiàn):品牌的溢價
自營電商:隔行如隔山
內(nèi)容付費
緣何付費,規(guī)模幾何
內(nèi)容付費平臺展望

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