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作者简介
前言
第1部分 基础
第1章 信息架构
1.1 信息架构到底是什么
1.2 信息架构设计的基本问题
1.3 如何设计好信息架构
1.4 分类系统:建立内容的图书馆
1.5 导航系统:永远别让用户迷路
1.6 标签系统:将数据格式化
1.7 本章小结
■ 案例分享
第2章 数据分析
2.1 数据驱动的实施步骤
2.2 从埋点到指标
2.3 数据分析的核心方法
2.4 归因:从数据到认知
2.5 数据分析报告
2.6 本章小结
第3章 机器学习
3.1 什么是机器学习
3.2 特征工程:算法的基石
3.3 常用机器学习算法
3.4 机器学习算法的应用
3.5 人与算法
3.6 本章小结
第2部分 用户
第4章 用户运营
4.1 用户价值衡量
4.2 用户筛选
4.3 用户留存
4.4 用户召回
4.5 用户变现
4.6 本章小结
■ 案例分享
第5章 用户中心
5.1 需求的划分
5.2 注册登录
5.3 会员体系
5.4 客服系统
5.5 本章小结
■ 案例分享
第3部分 系统
第6章 搜索系统
6.1 搜索系统的原理
6.2 搜索交互功能
6.3 搜索系统的评估
6.4 优化搜索系统
6.5 本章小结
■ 案例分享
第7章 推荐系统
7.1 推荐系统的基本介绍
7.2 从内容推荐到协同过滤
7.3 隐语义模型
7.4 推荐算法的评估
7.5 推荐系统项目实践
7.6 本章小结
■ 案例分享
第8章 信息流系统
8.1 信息流的设计思路
8.2 规则类信息流设计
8.3个性化信息流设计
8.4 信息流的商业模式
8.5 信息流的挑战
8.6 本章小结
■ 案例分享
第9章 线下交易匹配系统
9.1 线下交易的特点
9.2 时空价值模型
9.3 时空价值
9.4 服务匹配方法
9.5 线下交易运营
9.6 线下交易的挑战
9.7 本章小结
■ 案例分享
第4部分 职业
第10章 产品逻辑之美
10.1 人是不完美的系统
10.2 产品经理的逻辑
10.3 我的思维框架
10.4 人是终极算法
第11章 未来的产品经理
11.1 产品经理的历史
11.2 产品经理的现在
11.3 产品经理的未来
11.4 为未来而准备
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