读书会第八期|《数据产品经理：解决方案与案例分析》（上）

数据人学习平台上线及推荐系统深度解析直播摘要

嘉宾简介：李凯东老师，具备10年连续创业经验的数据总监，涵盖数据、用户、搜索、推荐和AI等领域，多次赢得国内知名比赛。

直播主题：本次直播由专业嘉宾李凯东老师主讲，围绕推荐系统展开，提供产品经理视角下的深度解析，涵盖技术、产品和运营层面。讨论将包含对主流短视频平台推荐算法的解密和推荐系统的三大要素。

推荐系统的普及：推荐系统已贯穿日常生活，在抖音、快手、淘宝、京东等APP背后运作，大约占据整个互联网内容分发的70%。这些系统能够根据用户行为进行精准内容推荐。

推荐系统概念：推荐系统不再神秘，早期由今日头条等APP引入大众视野。李凯东老师解释说，推荐系统不仅匹配信息和用户，还挖掘用户潜在喜好并实现平台意图。

数据产品经理的角色：数据产品经理是一个需要不断学习的职位，除了基本的产品管理知识，还需掌握数据分析体系、用户画像、AB测试等。数据产品经理在推荐系统中的价值体现在理解数据流动、推荐过程和策略优化。

推荐系统的工作原理：推荐系统包含两个基础准备阶段（信息画像和用户画像），两个主要阶段（召回和排序），以及策略优化阶段防止信息茧房。数据产品经理应理解这些阶段但不必深入算法细节。

产品与算法的边界：产品经理应关注产品设计和用户体验，而算法工程师解决技术问题。好的推荐系统是产品需求和算法解决方案的结合，产品经理需明确需求让算法团队去实现。边界清晰有助于提升商业价值指标。

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文章来源：

一个数据人的自留地

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