業務驅動的推薦系統：方法與實踐

這本書總體上是非常不錯的。 讀上幾頁就能明顯能明顯感受到作者是很紮實地在國內互聯網從事過推薦業務的人。內容可以說是非常完整，無論是從業務邏輯，數據處理還是具體的算法實踐都有完整的介紹。 書中對於算法的介紹不算細緻，但並不顯得淺薄，畢竟本書的目的在於系統性地介紹整個推薦業務，而不是講具體的技術細節，是當前能看到的最適當的了。 不過全書讀完，很明顯的感受是，作者對於算法工作是清晰的，同時很可貴的是不侷限在算法領域，對業務和工作有非常中肯的認知。

例如，視頻分發平臺可以從封面圖清晰度、標題質量、內容質量等先驗角度，以及實時分發曝光點擊率、播放完成率等後驗角度，構建質量分級體系，進而在分發階段，對系統分發的平均質量進行有效監控。

幫這本書補個引流推薦語：策略產品經理必讀書目！告訴你如何用業務視角選算法！ 寫個書摘筆記： 從業務驅動的視角定義場景通用的評價體系。推薦系統的業務價值包含3個維度：C端用戶價值、B端用戶價值和平臺價值。 C端用戶指的是產品主要服務的個人客戶，他們在平臺上持續消費纔可以爲平臺帶來商業價值。 B端用戶指的是商業合作伙伴，如供應鏈另一側的商戶、內容提供者，或者提供內容的商業合作伙伴。 平臺價值則是平臺通過推薦服務想要獲得的核心商業價值。 電商平臺的B端用戶是成千上萬的中小商戶、廠家以及大型品牌合作方。內容平臺的B端用戶是主流製片方、MCN（Multi-Channel Network，多頻道網絡）機構，以及廣大個人內容創作者。社交平臺的B端用戶是廣告主、各類有宣傳訴求的大型機構，以及國家黨政機關。 B端用戶價值： 平臺玩法的可解釋性-B端用戶的成長性訴求。 平臺流量購買、流量扶持後投放效果的可預測性-B端用戶的轉化需求 合理的用戶等級-觸達成本分佈曲線，幫助商家從消費者觸達到私域流量管理-B端用戶希望通過平臺實現的終極價值 C端業務：C端用戶體驗的評估維度 1 興趣相關性 2 內容質量（制定同時包含先驗和後驗數據的質量分級體系，） 3 結果多樣性 4 推薦驚喜性-驚喜推薦的實現路徑，是通過人羣試投（在特定的用戶羣體上小規模試水）到人羣放大（通過人羣的相似屬性逐步擴大投放面）來逐步實現的。 平臺成長：平臺價值評估 1 產品調性和品牌印象 2 消費與轉化率 3 高、中、低活用戶留存 4 活躍用戶量

+2推薦，剛剛入門數據中臺部門，很適合數據挖掘的同學看第二部分 標籤建設。如果能有更加具體的業務邏輯、常見坑就更nice了。 未來希望能有更多類似的書揭開業務和策略的盒子，讓在校生提前認識app的運用邏輯。 搜廣推都希望有一本這樣的書，甚至描述走過的坑的書，期待～ 神奇的是在linkedin的作者名稱是傅聰 哈哈哈哈 😄

好書, 梳理了推薦系統的業務知識.

很不錯的科普書籍，如果可以基於作者的經歷給多點案例會更好

比較新且和實際業務結合相對緊密的一本書了

說好的業務驅動，業務的case事例呢

很多從業者只是負責系統中三兩模塊的螺絲釘，對快速構建全局視野有幫助。