正版书籍 智能：让你的业务千人千面 刘国昊周波AI智能如何运用的图书资讯电商文娱行业来详细讲 下载 网盘 kindle mobi 115盘 pdf pdb rtf

凡是有app、pc端网站、小程序等的互联网企业或传统企业人员都应该看看本书，这是一本讲解AI智能推荐如何运用的图书，包括智能推荐到底是什么，到底有什么价值，我的企业要不要应用智能推荐以及不同场景应该怎么应用。

*、抖音、网易云、今日头条，每个人打开看到的商品和信息都是不同的，正是借助人工智能实现了千人千面。其实不单单是互联网内容型平台需要智能推荐，凡是信息匹配需要提升效率的地方，智能推荐都能助其提高工作效率，诸如：打车软件路线规划、外卖软件骑手派单、新产品上市用户推广、翻译文件个性匹配，等等。

本书主要从资讯、电商、文娱行业来详细讲解智能推荐的应用：

l帮助资讯型企业产生匹配用户需求的个性化内容；

l助力电商型企业在首页推荐、搜索、购物车、push信息等进行个性化设置；

l助力文娱型企业在兴趣推荐和同类用户关联推荐中实现千人千面。

国内已从增量市场进入存量市场，不论是传统企业还是互联网企业均已进入精细化运营时代，用户时间的争夺战中，智能推荐为我们提供了一种更流畅、更贴合满足用户需求的方式。

导读 2

推荐序：促进价值实现的技术应用 4

第一章 智能推荐背后的人工智能成长——什么是智能推荐 8

第一节 浪潮中的推荐 8

第二节 智能推荐的本质 10

一、推荐系统能做什么 10

二、推荐系统的运行原理 12

三、推荐系统的泛化场景 14

第三节 推荐已换代 16

第二章 智能推荐大有可为——要不要上线智能推荐 18

第一节 用户时间的争夺战场 18

一、用户拉新 20

二、商业变现 20

三、内容分发 21

四、用户运营 21

第二节 企业的挑战：如何落地 22

一、真的需要智能推荐吗 22

二、影响推荐系统效果的因素 24

三、必须具备的思维 26

第三节 从上线到应用 27

一、自主研发推荐系统 27

二、借力第三方服务商 29

三、三种方式的优劣比较 30

第四节 好的推荐与推荐的好 31

一、离线验证 31

二、在线验证 33

三、用户调查 37

第五节 推荐系统上线过程中的错误观念 37

一、技术尖端论 38

二、机器论 39

三、轻视业务论 40

第三章 指尖上的新媒体——智能推荐在资讯场景的应用 41

第一节 内容与人的连接者 41

第二节 小屏幕大价值 43

第三节 指尖上的诚实 45

第四节 楚门的世界 46

第五节 谁成就了标题党 48

第六节 保住“新闻”二字 49

一、设置推荐池有效日期 50

二、实时推荐 50

三、推荐系统的加权体系 51

四、突发、热点新闻实时匹配 51

第七节 推荐密集与兴趣探索 52

一、合适的多样性 52

二、实现多样性的处理方式 53

第八节 首席质量监督官 55

一、“垃圾”内容的标准 55

二、怎么做好内容审核 56

第九节 通往内容变现之路 57

一、内容也是生产力 57

二、探秘“小红书” 58

三、内容变现推荐——跨数据类型推荐 60

四、为什么通过内容向商品引流是有效的 64

第四章 上岗的“机器导购员”——智能推荐在电商场景的应用 65

第一节 电商的“看不见的手” 65

一、四种电商平台 66

二、首页的推荐 68

三、商品详情页的推荐 73

四、购物车推荐 74

五、类目页（列表页）个性化排序 74

第二节 画鬼容易画人难 75

一、用户画像应用场景在营销 75

二、推荐系统中的用户画像 76

第三节 评价推荐的标准 78

一、结果一般是系统运营带来的 78

二、不同场景的测试指标 79

第四节 搜索也要个性化 81

一、电商平台搜索的四个时期 81

二、实现个性化搜索 82

第五节 实时喜好与长期兴趣 85

一、电商的行为收集特殊性 85

二、召回、排序的特殊性 86

三、结果展示层的特殊性 89

第六节 个性化push 90

一、push消息的定义、分类和作用 90

二、如何提高push推送的打开率 91

第五章 风口上的文娱推荐——智能推荐在文娱行业的应用 94

第一节 扎堆的短视频平台 94

一、兴趣个性化推荐 96

二、人的个性化推荐 99

第二节 算法推荐白盒化 100

第三节 新用户看什么感兴趣 105

一、用户冷启动 105

二、物料冷启动 107

三、系统冷启动 108

第四节 社交中的智能推荐 108

一、人的推荐 110

二、内容的推荐 113

第六章 智能推荐的未来 115

第一节 技术的发展曲线 115

第二节 智能推荐的非互联网应用 118

一、智慧门店 118

二、组织效率提升 119

三、政务服务更便民 121

四、更智能地辅助决策 121

第七章 AI智能推荐技术概述——如何实现智能推荐 122

第一节 数据的时代 122

一、推荐系统需要计算哪些数据 123

二、如何采集这些数据 125

第二节 推荐算法 126

一、基于神经网络的文本语义推荐算法 127

二、基于协同过滤的推荐算法 130

三、基于用户行为的深度学习模型 132

四、基于关联规则的推荐 133

五、其他更多算法在推荐系统中的尝试 134

刘国昊，艾克斯智能推荐系统事业部负责人。互联网连续创业者，曾创立国内第一家公益众筹平台。北京大学社会企业家教育指导教师，哈佛大学亚洲领导力组织成员。

周波，艾克斯智能创始人。互联网连续创业者，AI算法科学家。十余年互联网产品设计及大并发架构经验，前万达集团、汽车之家技术负责人，互联网与传统企业的跨界从业者。国内早期基于深度学习的NLP技术在商业化领域落地的探索者，六年以上商业推荐系统算法研究人员。

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书籍介绍

凡是有app、pc端网站、小程序等的互联网企业或传统企业人员都应该看看本书，这是一本讲解AI智能推荐如何运用的图书，包括智能推荐到底是什么，到底有什么价值，我的企业要不要应用智能推荐以及不同场景应该怎么应用。

淘宝、抖音、网易云、今日头条，每个人打开看到的商品和信息都是不同的，正是借助人工智能实现了千人千面。其实不单单是互联网内容型平台需要智能推荐，凡是信息匹配需要提升效率的地方，智能推荐都能助其提高工作效率，诸如：打车软件路线规划、外卖软件骑手派单、新产品上市用户推广、翻译文件个性匹配，等等。

本书主要从资讯、电商、文娱行业来详细讲解智能推荐的应用：

l 帮助资讯型企业产生匹配用户需求的个性化内容；

l 助力电商型企业在首页推荐、搜索、购物车、push信息等进行个性化设置；

l 助力文娱型企业在兴趣推荐和同类用户关联推荐中实现千人千面。

国内已从增量市场进入存量市场，不论是传统企业还是互联网企业均已进入精细化运营时代，用户时间的争夺战中，智能推荐为我们提供了一种更流畅、更贴合满足用户需求的方式。