"伴随着国民总时间概念的兴起，互联网巨头纷纷布局内容行业，以争夺用户时间。作为内容生产者主力的各类自媒体也如雨后春笋般涌现，在内容创作、内容变现等方面做得风生水起。与此同时，基于算法的内容推荐分发技术得到了越来越广泛的应用。今天，至少有4亿中国人通过算法获取内容，国内创作者群体半数以上流量来自内容推荐系统。
       通过算法实现的推荐技术基于用户历史数据和行为，推测用户意图，推荐合适的商品和内容给终端用户，显著提高了用户的点击率和留存率。随着用户的个性价值越来越被重视，内容推荐分发技术势必会得到更普遍的应用。
       内容行业资深从业者、今日头条前资深产品经理闫泽华，在《内容算法》一书中，通过大量生动的案例，图文并茂、深入浅出地分析了当下主流的推荐算法及其利弊，介绍了推荐分发系统相关的知识，同时对自媒体如何实现优质作品*大化传播以及自媒体数据分析、运营与变现等进行了深入解读，有内容、有深度、有态度，无难度。
       对于已经开始或希望从业于内容推荐领域的产品经理，或是期待从内容平台获得更多红利的媒体人，本书不容错过。"
"目录
推荐序
自 序
引 言

Part 01 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"