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| 編輯推薦： |
1. 内容经典：涵盖从推荐服务的商业创新模式到需求与解决方案管理、商业化版本发布、工作流支持以及绩效KPI体系设计和跨职能团队的沟通技术等内容
2. 实用性强：知识经验与实例相结合，从不同角度详细阐述说明了商业化推荐服务领域各部分的内容
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| 內容簡介： |
《商业化推荐系统服务应用实战》主要从企业的商业模式出发，结合作者对企业生命周期发展阶段的分析和判断，对如何设计与实施推荐系统服务的商业化过程和相关业务实践进行介绍和分享。本书涵盖了从推荐服务的商业创新模式到需求与解决方案管理、商业化版本发布、工作流支持以及绩效KPI体系设计和跨职能团队的沟通技术等方面的内容，着重体现了现代商业化产品生态中，跨职能团队的密切协作与商业化服务的可靠交付的价值。
《商业化推荐系统服务应用实战》适合软件创新型企业的团队领导者、决策者阅读，同时对希望通过商业智能技术对企业进行转型的领导者、执行者也有指导作用。
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| 關於作者： |
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张乐，SAP高级技术专家，有13年的IT从业及产品开发经验。具有丰富的数据产品业务分析、研发设计、质量测试评估、部署发布的产品全流程经验。曾从事多款数据库和数据仓库产品的设计研发和质量测评，是多项相关国际专利的合著者。目前主要研究方向为原生云数据库和企业智能数据产品质量指标体系设计和质量评估优化。
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| 目錄：
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前言
第1章 商业化推荐服务/
1.1 从推荐开始的商业创新/
1.1.1 商业模式识别与推荐服务/
1.1.2 企业生命周期视角下的推荐服务/
1.2 商业化推荐系统服务的企业驱动力/
1.3 小结/
第2章 商业化推荐服务的需求管理/
2.1 需求的出发点和分析/
2.2 需求的演进：伴随业务更新的变更/
2.3 小结/
第3章 商业化推荐服务解决方案/
3.1 从提供服务到解决方案的进化之路/
3.2 深入客户业务的解决方案/
3.2.1 客户需要的答案/
3.2.2 回答问题：来自解决方案的业务坐标/
3.2.3 推荐服务的业务交付/
3.3 推荐服务使用的技术/
3.3.1 选择正确的方向/
3.3.2 推荐服务中的算法模型/
3.3.3 推荐服务的上下文环境/
3.3.4 推荐服务的冷启动/
3.4 小结/
第4章 服务建模与商业化发布/
4.1 使用版本控制的建模体系/
4.2 商业化API与定价/
4.2.1 选择：设计优先还是API优先/
4.2.2 机器学习服务API设计/
4.2.3 商业化API定价策略/
4.3 使用SDK向客户的端到端交付/
4.3.1 SDK架构设计/
4.3.2 SDK商业化定价/
4.4 小结/
第5章 支撑商业化推荐服务的高效工作流/
5.1 构建稳定可靠的流水线/
5.2 工作流的可持续性设计/
5.2.1 工作流中的参数评估/
5.2.2 流水线中的模型版本管理/
5.3 小结/
第6章 商业化推荐服务的绩效KPI体系设计/
6.1 竞技场中的对手：竞品分析/
6.2 让服务运营交付保持状态：绩效KPI指标体系/
6.3 小结/
第7章 商业化高级技能：跨职能沟通技术/
7.1 围绕商业价值的技术营销/
7.2 在需求管理中有效沟通/
7.3 让团队在问题的解决中成长/
7.4 服务上线运营中的跨职能沟通/
7.5 小结/
第8章 商业化推荐服务案例：餐饮业务整合推荐服务/
8.1 企业的难题/
8.2 拿出解决方案/
8.3 使用正确合理的推荐系统提升商业价值/
8.4 小结/
附录/
附录A 机器学习相关重要论文/
附录B 绩效KPI体系设计与通用示例/
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| 內容試閱：
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随着互联网技术和数据科学技术的不断发展，推荐系统服务依靠相关理论及技术也在不同的行业得到快速推广，为更多的企业集团和创新团队所认识和应用。推荐系统服务和其他高技术设计与研发途径相似，都需要有高水平、强合作能力的团队共同努力，才能够构建出符合平台客户业务要求，支持平台业务的相关产品与服务。
从这样的行业要求和业务背景出发，需要相关的企业、部门或者团队具有符合当今商业化流程和客户商业化价值理解与实践的相关体系及知识经验。通过为产品服务团队赋能商业化体系思想和实践认知，为传统商业化团队传递创新型产品服务理念与知识体系，就成了跨职能团队能够通力合作，向平台与客户交付高质量、高可靠商业化软件服务的保证。作者正是在这种信念的支撑下，决定与读者朋友们进行商业化推荐系统服务体系和知识经验的分享。
本书内容
《商业化推荐系统服务应用实战》共有8章。第1章介绍推荐系统服务在服务提供模式和交付方式上，如何依据不同的企业商业模式和企业生命周期构建适合市场定位和企业实际业务能力的相关服务及解决方案。第2章介绍面对特定的客户业务场景，通过客户核心业务和问题的分析以及相关需求管理的流程梳理，掌握如何进行需求管理框架的梳理和构建服务需求体系。第3章通过业务及需求管理的成果，结合平台的业务场景，讲述如何构建商业化的业务与技术解决方案。第4章讲述商业化推荐服务由客户需求和商业价值转化所驱动的服务架构设计、API体系设计与定价策略以及商业化端到端客户交付的SDK架构设计与定价策略。第5章介绍为保证服务交付和运营提供支撑的推荐服务工作流和相关流程规范的设计方案与相关经验，另外还介绍了为保证服务输出质量和商业可靠性，所采用的相关机器学习模型的版本控制体系和实施方法。第6章主要讲述了为商业化推荐服务提供的绩效KPI体系以及团队内部和外部绩效指标的不同设计与交付方法。还介绍了基于商业化推广和市场动态变化驱动下的推荐服务竞品分析与市场竞争定位相关的分析工具与方法。第7章阐述了商业化推荐服务的跨职能团队在产品服务生命周期中的不同阶段所应该赋能的沟通方法和相关工具技术。本章所讲述的沟通方法和工具技术着重结合具体产品服务的阶段性交付成果进行有效的沟通和内容变更管理，帮助跨职能团队持续提升产品服务的运营和交付能力。第8章通过具体行业案例讲述商业化推荐服务的问题与需求整理以及相关业务流程和解决方案的分析，如何使用各种服务功能组合来实现不同类型相关企业的商业化价值转换，并给出相关的实施指导。
本书特色
《商业化推荐系统服务应用实战》主要以商业化软件服务流程与涵盖的各个主要领域为出发点和内容编排的指导，系统介绍了企业商业模式和发展阶段、业务问题分析和需求管理、相关服务和解决方案的构建方法体系以及后续的工作流运营和相关服务设施的定价策略、服务的绩效体系定义与应用等涉及推荐服务商业化的诸多内容。另外，从商业化产品服务实践中，我们感到在交付优秀产品服务的过程中，跨职能的沟通技巧、与业务有关的经验分享和推广方法对稳定可靠的服务运营和终的成果交付也具有非常重要的作用，因此相关的跨职能商业化沟通方面的知识体系和实践经验也在相关的章节予以分享和讲述。
《商业化推荐系统服务应用实战》在介绍商业化推荐服务各个环节的基础上，通过知识经验与实例相结合的方式，把商业化领域的各部分内容从不同的角度加以阐释和说明，力图帮助读者培养对商业化推荐服务的一种综合的“整体商业感觉”，从而在跨职能团队中建立一种每一位团队成员都应具有的对商业化推荐服务的“商业价值依靠我们每一位成员的构建和转化”的统一理念。与此同时，帮助读者朋友建立一整套的商业化服务构建体系和相关流程，对今后设计与实施其他产品服务提供强有力的知识储备与经验支持。
读者对象
《商业化推荐系统服务应用实战》适合软件创新型企业的团队领导者、决策者以及团队需求、设计以及研发相关的成员阅读，同时对传统领域中力图通过商业智能技术对企业进行转型的领导者、执行者也大有裨益。
关于作者
作者在商业化大型软件服务与交付、服务咨询等相关领域工作多年，与多个跨国团队进行过密切的合作，希望通过本书把多年积累的知识与经验分享给读者朋友，与大家共同探讨商业化服务之路。
后，要感谢机械工业出版社编辑老师的辛勤付出和努力，没有你们的帮助，就没有这本书的问世。再次表示由衷的感谢。
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