如何能牢牢地黏住老用户、吸引新用户、读懂用户的偏好兴趣和喜怒哀乐，这都是对企业发展至关重要甚至关乎生死存亡的问题，解决这个问题的方法就是推荐系统。本书分为上中下三篇，共13章，上篇为用户画像知识工程基础，包括表征建模、画像计算、存储及各种更新维护等管理操作；中篇为推荐系统与用户画像，包括传统协同过滤等经典推荐算法的介绍，以及涉及用户画像的推荐方法；下篇为应用案例分析，包括Netflix、阿里等数据竞赛的经典数据案例，以及在具体工程开发过程的具体案例，分别从系统需求、总体结构、算法设计、运行流程及测试结果等五个方面提供详细案例指导。
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《用户网络行为画像：大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用》PDF，235页，带书签目录，文字可以复制。
《用户故事地图》中文PDF，255页，带书签目录，文字可以复制。
用户故事地图作为一种有效的需求工具，越来越广泛地应用于开发实践中。本书以用户故事地图为主题，强调以合作沟通的方式来全面理解用户需求，涉及的主题包括怎么以故事地图的方式来讲用户需求，如何分解和优化需求，如果通过团队协同工作的方式来积极吸取经验教训，从中洞察用户的需求，开发真正有价值的、小而美的产品和服务。本书适合产品经理、用户体验设计师、产品负责人、业务分析师、IT项目经理、敏捷教练和精益教练阅读和参考，也更适合用作企业培训手册，打造高效能的团队协作能力。
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