第 1 章阅读地图：推荐系统概述

章节主线

从推荐系统的定义与演进出发，把用户、平台、内容生态三类价值连接到可观测目标，再识别规模、实时、多目标和冷启动约束。

节	PDF 页	核心问题	学习产出
1.1 什么是推荐系统	2	推荐与搜索、广告等信息分发形态的边界是什么？	写出输入、输出和反馈信号。
1.2 发展历程	3–4	数据、算力与模型能力如何改变系统形态？	按人工、机器学习、深度学习、大模型梳理能力变化。
1.3 核心目标	5–7	用户、平台和生态目标为何可能冲突？	给一个业务定义北极星指标及护栏指标。
1.4 工作方式	8	推荐闭环怎样形成？	画出曝光、反馈、训练、更新闭环。
1.5 挑战	9–10	海量、实时、多目标、冷启动分别约束什么？	为每项挑战写一个失败模式。
1.6 小结	11	如何用系统视角重述本章？	用 150 字说明价值、闭环与约束。

recsys-funnel、cold-start、multi-objective、observability

本书依据：第一章 PDF 第 2–10 页；具体限定以原页为准。