整个研究包括知识付费产业、知识付费平台、知识付费产品分析、知识付费用户研究、知识付费用户行为发现、知识付费用户知识推荐、研究总结7个部分。
第1部分，知识付费产业，梳理总结了知识付费的基本特性、知识付费产品的基本类型、知识付费业务的基本模式、知识付费产业的发展成长。
第2部分，知识付费平台，分析总结了知识付费平台的基本类型及典型代表、平台产品的内容生产模式、知识产品研发生产、知识内容运营变现以及典型平台的知识内容生态体系。
第3部分，知识付费产品分析，以得到、知乎、喜马拉雅等头部平台为代表分析课程、问答、音频类领军平台的知识付费产品体系、知识产品类型、知识产品结构、知识产品代表。
第4部分，知识付费用户研究，精要分析了知识付费用户的基础属性、基本类型、知识需求，用户知识消费的基础模型、典型模式、关键行为，构建了用户知识消费的影响因素体系，以及集合单因素决策、双因素决策、多因素综合决策的付费用户知识消费决策组合体系。
第5部分，知识付费用户行为发现，基于知识付费业务数据运行构建知识付费标签体系，通过标签体系运行及标签数据资源建设推进知识付费用户行为识别和重要行为发现。基于对用户行为的分析识别，判定用户知识需求或知识兴趣偏好，针对性开展知识推荐。
第6部分，知识付费用户知识推荐，基于用户行为综合判定用户知识需求假设。基于用户知识需求与知识产品的标签匹配算法，构建面向用户知识需求的知识产品推荐。基于协同过滤算法原理，分别设计基于用户和基于产品的协同过滤推荐算法实施用户知识推荐。
第7部分，研究总结，总结全书的主要研究内容与重点研究内容。

王俊，湖北鄂州人，华中师范大学情报学专业博士，湖北工业大学经济与管理学院副教授、硕导、副主任。研究方向：知识付费、网络营销、竞争情报。主持教育部人文社科规划基金项目，参与完成国家自科基金项目、教育部人文社科基金项目多项，发表学术论文20余篇，参编教材多部。

1 知识付费产业
1.1 知识与知识付费
1.2 知识付费产品的基本类型
1.3 知识付费业务的基本模式
1.4 知识付费产业的发展成长
2 知识付费平台
2.1 知识付费平台的基本类型
2.2 知识付费平台的榜单排名
2.3 知识付费平台产品的生产开发
2.4 知识付费平台产品的运营变现
2.5 知识付费平台的内容生态体系
3 知识付费产品分析
3.1 得到知识产品体系
3.2 得到课程
3.3 得到听书
3.4 得到电子书
3.5 得到训练营
3.6 得到高研院
3.7 喜马拉雅知识产品体系
3.8 喜马拉雅音频产品
3.9 喜马拉雅课程
3.10 知乎知识产品体系
4 知识付费用户研究
4.1 知识付费用户及其知识需求
4.2 知识付费用户的知识消费行为
4.3 付费用户知识消费的影响因素
4.4 知识付费用户的知识消费决策
5 知识付费用户行为发现
5.1 知识付费业务数据运行
5.2 知识付费标签类目体系
5.3 知识付费业务标签运营
5.4 知识付费业务标签体系
5.5 知识付费用户行为识别
6 知识付费用户知识推荐
6.1 用户知识需求假设判定
6.2 面向用户需求的知识产品推荐
6.3 基于协同过滤的知识产品推荐
7 研究总结
7.1 主要研究内容总结
7.2 重点研究内容总结
参考文献

知识是经济发展和社会
进步的重要源泉。知识付费
是知识产品依托互联网技术
及平台，通过付费机制完成
产品分发和内容运营，用户
获取目标知识产品，知识生
产者获得收益实现知识变现
，平台经营主体获得商业回
报，这样的一种共享共赢的
互联网经济模式。
截至2023年6月，我国网
民规模达10.79亿人，手机
网民10.76亿人，互联网普
及率达76.4%。打造学习型
社会、学习型组织、学习型
企业、学习型人才，在知识
快速更迭的今天，补齐知识
短板，学习新知识，提升专
业技能，是每个追求进步人
的必然选择。
内容创作者基于专业学
习研究、知识融合重构以及
经验沉淀提炼，融合生产出
结构化、系统化、专业化、
标准化的知识服务产品，并
借助于知识服务平台的付费
机制和产品分发与内容运营
体系传递给目标用户，内容
生产者实现知识变现。知识
付费用户通过付费方式学习
理论、方法、经验、技能，
实现知识积累、技能提升、
问题解决、个人成长与未来
发展。
得益于我国坚实的互联
网发展基础，用户强烈的知
识需求与付费意愿，相关技
术与产品供给的合力推动，
以及相关政策的支持与护航
，我国知识付费产业的市场
规模从2015年的15.9亿元到
2023年的1800亿元，增长
超过了110倍；用户规模从
2015年的4800万人发展到
2023年的5.72亿人，增长了
近11倍。我国的知识付费产
业仍处在快速发展阶段。
我国知识付费市场的发
展历程，到目前为止大体可
分为三个基本阶段，即知识
付费市场酝酿阶段（2012
年及以前）、知识付费业务
探索阶段（2013～2015年
）、知识付费快速发展阶段
（2016年至今）。在知识
付费快速发展阶段（2016
年至今），2016年，因为
知识付费的快速兴起、行业
爆发式增长，被业界确定为
知识付费元年；在2017～2
叭9年，在经历爆发式增长
、行业快速发展后，知识付
费快速迎来了调整、洗牌，
行业发展步入短暂夯实整固
阶段；2020年开始至今，
知识付费行业步人生态化成
长阶段，呈现出行业、平台
、产品与内容、创作与生产
，以及平台用户朝着生态化
方向成长与发展。
整个研究包括知识付费
产业、知识付费平台、知识
付费产品分析、知识付费用
户研究、知识付费用户行为
发现、知识付费用户知识推
荐、研究总结7个部分。
第1部分，知识付费产业
，梳理总结了知识付费的基
本特性、知识付费产品的基
本类型、知识付费业务的基
本模式、知识付费产业的发
展成长。
第2部分，知识付费平台
，分析总结了知识付费平台
的基本类型及典型代表、平
台产品的内容生产模式、知
识产品研发生产、知识内容
运营变现以及典型平台的知
识内容生态体系。
第3部分，知识付费产品
分析，以得到、知乎、喜马
拉雅等头部平台为代表分析
课程、问答、音频类领军平
台的知识付费产品体系、知
识产品类型、知识产品结构
、知识产品代表。
第4部分，知识付费用户
研究，精要分析了知识付费
用户的基础属性、基本类型
、知识需求，用户知识消费
的基础模型、典型模式、关
键行为，构建了用户知识消
费的影响因素体系，以及集
合单因素决策、双因素决策
、多因素综合决策的付费用
户知识消费决策组合体系。
第5部分，知识付费用户
行为发现，基于知识付费业
务数据运行构建知识付费标
签体系，通过标签体系运行
及标签数据资源建设推进知
识付费用户行为识别和重要
行为发现。基于对用户行为
的分析识别，判定用户知识
需求或知识兴趣偏好，针对
性开展知识推荐。
第6部分，知识付费用户
知识推荐，基于用户行为综
合判定用户知识需求假设。
基于用户知识需求与知识产
品的标签匹配算法，构建面
向用户知识需求的知识产品
推荐。基于协同过滤算法原
理，分别设计基于用户和基
于产品的协同过滤推荐算法
实施用户知识推荐。
第7部分，研究总结，总
结全书的主要研究内容与重
点研究内容。
基于用户行为识别发现
用户需求，面向用户知识需
求设计标签匹配算法推荐。
基于协同过滤算法原理，设
计基于用户、基于产品的协
同过滤算法推荐，叠加知识
付费的标签体系和标签数据
资源，在应对大用户量、大
计算量、高重叠度的平台用
户知识推荐中优势明显。
作为一个快速成长的新
兴朝阳产业，知识付费行业
发展日新月异，在撰写研究
结论内容的这几个月里，诸
多平台的用户体验界面已经
更新了好几轮次，新创知识
产品不断上线上架，平台运
营也在不断调整优化，平台
知识产品在各类榜单中的排
位序次也持续处于动荡之中
；从知识产品的创作生产，
到审核过关平台上线，平台
的内容运营、产品服务推广
，再到用户的学习体验，以
及主体间的多维立体交互，
一幅生机勃勃的知识付费行
业运行图谱跃然纸上。生态
成长阶段的知识付费行业，
从行业到平台，从产品、内
容到用户，未来值得期待。
研究中参考了知识付费
领域一众专家的研究成果，
包括专著、论文、行业研究
报告等，对这