随着着人民总时间概念的盛行，互联网大佬竞相合理布局内容制造行业，以角逐用户時间。做为内容经营者主要的各种自媒体也如如雨后春笋不断涌现，在内容写作、内容转现等层面做得顺风顺水。此外，根据算法的内容推荐分发技术性获得了愈来愈普遍的运用。今日，最少有4亿我们中国人根据算法获得内容，中国原创者人群过半数总流量来源于内容推荐系统软件。
根据算法完成的推荐技术性根据用户历史记录和个人行为，推断用户用意，推荐适合的产品和内容给终端设备用户，明显提升了用户的点击量和用户粘性。伴随着用户的个性化使用价值愈来愈被高度重视，内容推荐分发技术性必定会获得更广泛的运用。
内容制造行业杰出从业人员、头条前杰出产品运营闫泽华，在《内容算法》一书里，根据很多栩栩如生的实例，图片配文字、从入门到精通地剖析了时下流行的推荐算法以及利与弊，详细介绍了推荐分发系统相关的专业知识，另外对自媒体怎样完成高品质著作*化散播及其自媒体数据统计分析、经营与转现等开展了深层次讲解，有内容、有深度、有心态，无难度系数。
针对早已刚开始或期待从事于内容推荐行业的产品运营，或者希望从内容服务平台得到大量收益的新闻人，这书别错过。
目录
- 推荐序
- 自 序
- 引 言
- Part1 关于内容推荐
- 走近内容推荐
- 推荐系统架构初探
- YouTube和Netflix推荐架构参考
- 基于推荐架构的优化启示
- 推荐的起点：断物识人
- 断 物
- 识 人\
- 推荐算法：物以类聚，人以群分
- 物以类聚：基于内容属性的相似性推荐
- 人以群分：基于用户行为的协同过滤
- 从算法到应用
- 场景划分
- 推荐系统评估指标
- 连接内容与人
- 冷启动
- 兴趣探索
- 自媒体与平台
- 常见的推荐问题
- 推荐重复
- 推荐密集
- 易反感内容
- 时空限定内容
- 带着偏见看推荐
- 信息茧房
- 推荐会导致Low？
- 编辑、算法与社交，三分天下？
- 面对推荐系统
- 人机大战：效率与目标之争
- 数据分析驱动产品迭代
- 个性化的好与好的个性化
- Part02 关于自媒体
- 好内容为什么没人看
- 自媒体的数据分析
- 他山之石：BuzzFeed简介
- 内容阅读分析
- 粉丝增长分析
- 自媒体运营
- 内容快销：标题党的二三事
- 推荐平台优化：从SEO到REO
- 粉丝运营：新时代的新问题
- 全平台运营：从小作坊到MCN
- 自媒体变现
- 变现入门：平台分成
- 广告变现：品牌的溢价
- 自营电商：隔行如隔山
- 内容付费
- 缘何付费，规模几何
- 内容付费平台展望
