内容推荐的底层算法逻辑，挺多人都听过，但要说清楚，还真得有点料。今日头条的推荐系统就是个典型的例子，既有复杂的算法，又考虑用户行为，挺实战的。里面讲到怎么通过用户点击、兴趣标签来筛内容，听起来高大上，其实就是把你爱看的推你面前。

推荐逻辑的核心是内容理解和用户画像的组合拳。比如一个用户老刷健身类的内容，系统就会在标签上打“健身”“运动”这些标识，算法就根据这些标签做匹配推荐，嗯，算是挺聪明的做法。

文末还给了几个延伸阅读资源，像今日头条推荐系统的技术架构，讲架构拆解的，建议一起看；还有像oCPM 出价优化策略这种广告推荐优化的内容，做商业化推荐的可以重点关注。

如果你在做推荐系统，或者想搞明白内容推荐的算法逻辑，这个资源还挺适合入门的。建议结合《50 页推荐算法手册》一起看，更系统。

对了，别光看算法，像推荐系统的实时性与算法优化也得关注，落地的时候性能可不能掉链子哦。