如今，推荐算法已经普遍应用于在线各个领域和场景，越来越多的商品、服务、用户通过推荐算法高效地连接彼此，每个人都享受到更加个性化的内容和服务。推荐已深刻地改变了我们与世界连接的方式。本书聚焦在产品运营的角色上，探讨产品运营人员应该如何理解推荐算法，如何在不同的功能场景下应用推荐算法，如何从平台业务的角度对算法结果进行干预和再平衡。此外，本书着重于阐述不同功能场景下推荐的应用，辅以内容、电商、社交等业务下的应用实例。在每个章节中，都会枚举市面上已有产品功能或作者本人经历过的业务实践，以期给读者提供可以实操落地的借鉴。

序
第一章 走近推荐系统
从断物识人开始理解推荐
推荐算法：物以类聚、人以群分
推荐架构：推荐结果是如何产出的
本章小结
第二章 推荐能力的应用
冷启动：一回生二回熟
用户兴趣探索：从一元到多元
生产者分级：从货品到供货商
列表页推荐：屏幕亦有屏效
列表页交互：单列还是双列，该怎么选？
相关推荐：相关不相关？全靠文案掰
拆解推送：拉得来人、留得住客
搜索与推荐：探索未知的不同方式
关注分发：机器推荐为何还需要关注
推荐的场景化表达
本章小结
第三章 常见的推荐问题
重复推荐问题
推荐密集问题
推荐频次控制
易反感内容的推荐优化
时空限定内容的推荐优化
本章小结
第四章 从推荐到业务
不同业务下的推荐差异性
如何用立体的指标衡量业务
不止于推荐效率，更是变现效率
本章小结
第五章 与推荐协作
推荐产品经理的自我迭代
如何正确地开设实验
如何高效地与算法协作
尽信数，不如无数
本章小结
第六章 推荐外的思考
推荐会导致低质？
个性化的好与好的个性化
改变流量去往的方向
本章小结
后记