編輯推薦之《推薦系統》

當你在噹噹或淘寶上瀏覽一件衣服時，旁邊總會出現“購買此商品的顧客還購買過……”或“看過此商品的顧客還看過……”之類的推薦資訊。在這個物質供應極度豐富的時代，對於顧客來說，面對眾多令人眼花繚亂的商品，該選擇哪一個呢？於是，推薦商品起到了關鍵作用，這些商品的背後就是推薦系統。

推薦系統的出現使人們能夠快速準確地發現他們感興趣的商品或資訊，大大推動了電子商務的成功以及網際網路的發展。推薦系統的應用不僅僅侷限於電子商務，隨著技術的不斷創新，它已經滲透進了網際網路的方方面面，從電影、音樂到社交網路、閱讀以及廣告，網路的每個角落都有推薦系統的身影。

同樣，隨著技術的不斷創新，人們對推薦系統的要求也越來越高，那麼如何向人們提供更高質量且更加個性化的推薦呢？你會從《推薦系統》這本書中找到答案。

《推薦系統》十分全面地講解了推薦系統領域的知識，併為應對未來新的挑戰前瞻性地提出瞭解決方案。書中全面解釋了一系列生成推薦的經典演算法和方法，概述了源自社交計算和語義Web的新手段對推薦系統發揮了怎樣的作用。

在這本書中，作者從協同推薦、基於內容的推薦、基於知識的推薦等多個方面，詳細介紹了推薦系統的基本概念，並在第二部分中對推薦系統的最新發展進行了講解。本書對如何開發最先進的推薦系統，如何自動提供各種各樣的選擇策略，進而向客戶提供實惠、個性和高質量的推薦做了概述。作者不僅介紹了生成個性化購買建議的演算法，還對如何衡量推薦系統的有效性進行了討論，並結合實際案例進行了說明。

下面是兩位學者的推薦語：

這是迄今為止市面上所有講推薦系統的書中最全面、最實用的一本入門指南。如果你是教這門課的大學老師，萬萬不能錯過這本“推薦系統大全”。尤其值得稱道的是，這本書廣泛涵蓋了不同型別的推薦系統，並對它們逐一進行了鞭辟入裡、細緻入微的剖析。雖然這本書定位於初中級讀者，但是我認為即使是經驗豐富的專業人員，也會在其中發現新鮮有趣的材料。
Robin Burke, 芝加哥德保羅大學教授

本書涵蓋了推薦系統領域的全部知識，併為應對未來新的挑戰做出了前瞻性研究。書中全面解釋了一系列生成推薦的經典演算法和方法，概述了源自社交計算和語義網的新手段對推薦系統發揮了怎樣的作用。希望這本書能夠點燃你的激情，釋放你的創造力和進取精神，把推薦系統的研究與應用推向新的高度。
Joseph A. Konstan, 美國明尼蘇達大學教授

網路將我們帶進了一個充滿無限可能的世界，但這個世界也存在著無限選擇，而推薦系統無疑在人們的選擇過程中起到了十分重要的作用，這也是推薦系統的潛力所在。因此，對於推薦系統開發者而言，他們所肩負的是一個充滿挑戰卻又無限魅力的任務；向人們推薦高質量、個性化的商品是他們的責任所在。而《推薦系統》為開發人員指明瞭方向。