百度技術委員會主席廖若雪推薦《推薦系統》

我寫這篇推薦序時正值週末，對於一個美好的週末而言，沒有什麼比愉悅的音樂和閱讀更重要。開啟百度音樂隨心聽的私人頻道，房間裡迴盪起陌生而又對味的旋律；開啟百度首頁，猜你喜歡頻道已經為我準備好新鮮又正中下懷的新聞資訊；瀏覽完新聞，開啟亞馬遜網站，躍入眼簾的是為我推薦的Kindle電子書，不少都是我想看的……

還記得20年前的我們，小心翼翼的為每一本書包上封皮，支起收音機搜尋每一個波段，在只有三個臺的電視前歡天喜地地度過一整個假期。20年後的我們，網際網路上成千上萬部電影即點即看，卻不知道要看哪一部；幾百萬首歌可以實時播放，卻找不到想聽的。資訊科技帶來資訊極度豐富的同時，也帶來了使用者的選擇困難症。而最好的選擇，就是不需要選擇。這就是推薦系統，一個經過十多年技術發展，而今逐漸付出水面的前沿技術，所要解決的問題。

自上世紀90年代誕生以來，推薦系統一直在網際網路的眾多領域發揮著核心作用，例如亞馬遜的電子商務系統、Hulu的視訊推薦系統、Pandora的音樂推薦系統等。近年來移動網際網路的高速發展，使用者的移動個人終端裝置越來越豐富。移動裝置往往體積較小，移動端頁面承載的資訊量是有限的，這也就意味著展現的資訊需要更精準地符合每個使用者的個體需求。而媒體的碎片化、文化的多樣性，也帶來人們對資訊的需求越來越個性化。這些因素推動著個性化及推薦系統應用的普及化和深入化。我也相信在不遠的未來，推薦系統會像搜尋引擎一樣，成為網際網路產品必不可少的基礎性應用。

正因為推薦系統的重要性，百度在2011年成立了獨立的部門，專注於個性化和推薦系統的技術研發。我們正在把諸多該領域的最新技術，融入百度豐富的產品線中，加快各類產品的快速進化。經過兩年的努力，百度推薦系統已嶄露頭角。除了上文提到的百度音樂隨心聽、百度首頁個性化推薦，百度視訊、地圖、新聞、知道等產品線都植入了推薦系統，並體現出很高的價值。

在負責百度推薦與個性化部門的過程中，我也發現，和推薦系統應用的快速發展相比，推薦技術人才近年來卻處於非常匱乏的狀態。一方面，機器學習、資料探勘等推薦系統的相關基礎技術，也正處於人才的培養期；另一方面，推薦技術相關書籍的相對空白，使得這一領域無法進入更多人的視野，同時對這一領域感興趣的人也沒有系統性的材料可供參考學習。

在此書翻譯為中文之前，我有幸閱讀過此書的原版。該書以淺顯易懂的方式，系統介紹了推薦系統的相關技術，並提供了一個非常好的理論結合實踐的學習方式。通過對本書的學習，讀者不僅可以全面系統地瞭解該領域的基礎原理，還能試驗如何搭建一套真正的推薦系統。

譯者蔣凡是我的同事，他在搜尋技術領域有著多年相關工作經驗，同時推薦技術也是他的興趣所在，投入了大量時間進行鑽研和實踐。相信他帶來的該書中文譯本，可以在很大程度上彌補目前中文推薦系統學習材料的不足，為更多希望進入推薦領域的讀者提供幫助。

譯者簡介

蔣凡，畢業於中國科學技術大學計算機系，碩士研究方向為Web文字挖掘，2005年在微軟亞洲研究院自然語言技術組參加機器翻譯專案，2006年至今任職於百度公司，從事網頁搜尋引擎的研發。目前的興趣主要包括：推薦系統、實體搜尋和產品開發過程。