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項亮 著

圖書標籤:

• 推薦係統
• 個性化推薦
• 機器學習
• 數據挖掘
• 算法
• Python
• 協同過濾
• 深度學習
• 用戶行為分析
• 電商推薦

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115281586

版次：1

商品編碼：11007625

包裝：平裝

叢書名： 圖靈原創

開本：16開

齣版時間：2012-06-01

用紙：膠版紙

頁數：197

正文語種：中文版

編輯推薦

　　

　　相關領域專傢的研究經驗和實戰經驗
　　總結當今互聯網領域中和推薦有關的産品和服務
　　Web 2.0時代的必讀著作
　　以實戰為基礎，理論和實踐並重，適閤不同層次的讀者。
　　《數學之美》作者吳軍等強力推薦

內容簡介

　　隨著信息技術和互聯網的發展，人們逐漸從信息匱乏的時代走入瞭信息過載（information overload）的時代 。在這個時代，無論是信息消費者還是信息生産者都遇到瞭很大的挑戰：對於信息消費者，從大量信息中找到自己感興趣的信息是一件非常睏難的事情；對於信息生産者，讓自己生産的信息脫穎而齣，受到廣大用戶的關注，也是一件非常睏難的事情。推薦係統就是解決這一矛盾的重要工具。推薦係統的任務就是聯係用戶和信息，一方麵幫助用戶發現對自己有價值的信息，另一方麵讓信息能夠展現在對它感興趣的用戶麵前，從而實現信息消費者和信息生産者的雙贏。

作者簡介

　　項亮，畢業於中國科學技術大學和中國科學院自動化所，研究方嚮為機器學習和推薦係統，現任職於北京Hulu軟件技術開發有限公司，從事視頻推薦的研究和開發。2009年參加Netflix Prize推薦係統比賽獲得團體第二名，且於當年參與創建瞭Resys China推薦係統社區。

內頁插圖

精彩書評

　　“工程師大都喜歡‘In Action’型的書籍，但這並非‘又一本’工具型的‘In Action’讀物，透過它你將涉足現代互聯網公司孜孜以求的用戶核心價值所在——個性化服務。也許一次全新的旅程就從這裏開始。”
　　——阿穩，豆瓣算法工程師

　　“作者結閤瞭多年的推薦係統理論研究和在Hulu的具體實踐經驗，汲取精華並以深入淺齣的方式展示給讀者。無論是對於剛入門的新手還是推薦領域的老兵，這本書都是不可多得的參考，在此我誠摯地嚮大傢推薦它。”
　　——鄭華， Hulu軟件開發主管

　　“2009年8月，我和項亮一起發起瞭 Resys China——一個麵嚮推薦係統領域的專業社區。在組織 Resys China 業內分享活動的過程中，我們迫切感受到，齣版《推薦係統實踐》這樣一本傳授實戰經驗的書籍，對推動這個領域的發展是多麼必要。項亮作為國內推薦係統領域一位理論與實踐並重的專傢，把具實用價值的推薦技術進行瞭係統整理，深入淺齣地呈現到讀者麵前。作為一本主要麵嚮業內人員的技術書籍，這點尤其難能可貴。個性化推薦技術是具人文關懷的技術之一，它尊重個體，相信每個人都是與眾不同的，在這個以‘人’為中心的社會化時代，它的興起與發揚光大隻是時間問題。我與項亮相識，是因為對推薦技術的熱愛，希望藉助此書，可以讓更多的人成為朋友。”
　　——榖文棟，個性化推薦社區Resys China發起人

　　“從大傢經常使用的相關搜索、話題推薦、電子商務的各種産品推薦，到社交網絡上的交友推薦等，推薦係統在今天互聯網的産品和應用中被廣泛采用。但是，至今還沒有一本書係統地從理論上對此進行分析和論述。《推薦係統實踐》恰恰彌補瞭這個空白。”
　　——吳軍，騰訊副總裁，《數學之美》和《浪潮之巔》作者

目錄

第1章 好的推薦係統
1.1 什麼是推薦係統
1.2 個性化推薦係統的應用
1.2.1 電子商務
1.2.2 電影和視頻網站
1.2.3 個性化音樂網絡電颱
1.2.4 社交網絡
1.2.5 個性化閱讀
1.2.6 基於位置的服務
1.2.7 個性化郵件
1.2.8 個性化廣告
1.3 推薦係統評測
1.3.1 推薦係統實驗方法
1.3.2 評測指標
1.3.3 評測維度
第2章 利用用戶行為數據
2.1 用戶行為數據簡介
2.2 用戶行為分析
2.2.1 用戶活躍度和物品流行度的分布
2.2.2 用戶活躍度和物品流行度的關係
2.3 實驗設計和算法評測
2.3.1 數據集
2.3.2 實驗設計
2.3.3 評測指標
2.4 基於鄰域的算法
2.4.1 基於用戶的協同過濾算法
2.4.2 基於物品的協同過濾算法
2.4.3 UserCF和ItemCF的綜閤比較
2.5 隱語義模型
2.5.1 基礎算法
2.5.2 基於LFM的實際係統的例子
2.5.3 LFM和基於鄰域的方法的比較
2.6 基於圖的模型
2.6.1 用戶行為數據的二分圖錶示
2.6.2 基於圖的推薦算法
第3章 推薦係統冷啓動問題
3.1 冷啓動問題簡介
3.2 利用用戶注冊信息
3.3 選擇閤適的物品啓動用戶的興趣
3.4 利用物品的內容信息
3.5 發揮專傢的作用
第4章 利用用戶標簽數據
4.1 UGC標簽係統的代錶應用
4.1.1 Delicious
4.1.2 CiteULike
4.1.3 Last.fm
4.1.4 豆瓣
4.1.5 Hulu
4.2 標簽係統中的推薦問題
4.2.1 用戶為什麼進行標注
4.2.2 用戶如何打標簽
4.2.3 用戶打什麼樣的標簽
4.3 基於標簽的推薦係統
4.3.1 實驗設置
4.3.2 一個最簡單的算法
4.3.3 算法的改進
4.3.4 基於圖的推薦算法
4.3.5 基於標簽的推薦解釋
4.4 給用戶推薦標簽
4.4.1 為什麼要給用戶推薦標簽
4.4.2 如何給用戶推薦標簽
4.4.3 實驗設置
4.4.4 基於圖的標簽推薦算法
4.5 擴展閱讀
第5章 利用上下文信息
5.1 時間上下文信息
5.1.1 時間效應簡介
5.1.2 時間效應舉例
5.1.3 係統時間特性的分析
5.1.4 推薦係統的實時性
5.1.5 推薦算法的時間多樣性
5.1.6 時間上下文推薦算法
5.1.7 時間段圖模型
5.1.8 離綫實驗
5.2 地點上下文信息
5.3 擴展閱讀
第6章 利用社交網絡數據
6.1 獲取社交網絡數據的途徑
6.1.1 電子郵件
6.1.2 用戶注冊信息
6.1.3 用戶的位置數據
6.1.4 論壇和討論組
6.1.5 即時聊天工具
6.1.6 社交網站
6.2 社交網絡數據簡介
6.3 基於社交網絡的推薦
6.3.1 基於鄰域的社會化推薦算法
6.3.2 基於圖的社會化推薦算法
6.3.3 實際係統中的社會化推薦算法
6.3.4 社會化推薦係統和協同過濾推薦係統
6.3.5 信息流推薦
6.4 給用戶推薦好友
6.4.1 基於內容的匹配
6.4.2 基於共同興趣的好友推薦
6.4.3 基於社交網絡圖的好友推薦
6.4.4 基於用戶調查的好友推薦算法對比
6.5 擴展閱讀
第7章 推薦係統實例
7.1 外圍架構
7.2 推薦係統架構
7.3 推薦引擎的架構
7.3.1 生成用戶特徵嚮量
7.3.2 特徵?物品相關推薦
7.3.3 過濾模塊
7.3.4 排名模塊
7.4 擴展閱讀
第8章 評分預測問題
8.1 離綫實驗方法
8.2 評分預測算法
8.2.1 平均值
8.2.2 基於鄰域的方法
8.2.3 隱語義模型與矩陣分解模型
8.2.4 加入時間信息
8.2.5 模型融閤
8.2.6 Netflix Prize的相關實驗結果
後記

前言/序言

　　說起本書，還要追溯到2010年3月份的ResysChina推薦係統大會。在那次會議上，我遇到瞭劉江老師。劉老師看過我之前寫的一些推薦係統方麵的博客，希望我能總結總結，寫本簡單的書。當時國內還沒有推薦係統方麵的書，而國外已經有這方麵的專業書瞭，因此圖靈公司很想齣版一本介紹推薦係統的書。所以，去年7月博士畢業時，我感覺有時間可以總結一下這方麵的工作瞭，於是準備開始寫這本書。
　　寫這本書的目的有下麵幾個。首先，從個人角度講，雖然寫博士論文時已經總結瞭讀博期間在推薦係統方麵的工作，但並沒有全部涉及整個推薦係統的各個方麵，因此我很希望通過寫作這本書全麵地閱讀一下相關的文獻，並在此基礎上總結一下推薦係統各個方麵的發展現狀，供大傢參考。其次，最近幾年從事推薦係統研究的人越來越多，這些人中有些原來是工程師，對機器學習和數據挖掘不太瞭解，有些是在校學生，雖然對數據挖掘和機器學習有所瞭解，卻對業界如何實現推薦係統不太清楚。因此，我希望能夠通過本書讓工程師瞭解推薦係統的相關算法，讓學生瞭解如何將自己瞭解的算法實現到一個真實的工業係統中去。
　　一般認為，推薦係統這個研究領域源於協同過濾算法的提齣。這麼說來，推薦係統誕生快20年瞭。這期間，很多學者和公司對推薦係統的發展起到瞭重要的推動作用，各種各樣的推薦算法也層齣不窮。本書希望將這20年間誕生的典型方法進行總結。但由於方法太多，這些方法的歸類有很多不同的方式。比如，可以按照數據分成協同過濾、內容過濾、社會化過濾，也可以按照算法分成基於鄰域的算法、基於圖的算法、基於矩陣分解或者概率模型的算法。為瞭方便讀者入門，本書基本采用數據分類的方法，每一章都介紹瞭一種可以用於推薦係統設計的、新類型的用戶數據，然後介紹如何通過各種方法利用該數據，最後在公開數據集上評測這些方法。當然，不是所有數據都有公開的數據集，並且不是所有算法都可以進行離綫評測。因此，在遇到沒有數據集或無法進行離綫評測的問題時，本書引用瞭一些著名學者的實驗結果來說明各種方法的效果。
　　為瞭使本書同時適閤工程師和在校學生閱讀，本書在寫作中同時使用瞭兩種介紹方法。一種是利用公式，這樣方便有一些理論基礎的同學很快明白算法的含義。另一種是利用代碼，這樣可以方便工程師迅速瞭解算法的含義。不過因為本人是學生齣身，工程經驗還不是特彆足，所以有些代碼寫得不是那麼完美，還請工程師們海涵。
　　本書一開始寫的時候有3位作者，除瞭我之外還有豆瓣的陳義和騰訊的王益。他們兩位都是這方麵的前輩，在寫作過程中提齣瞭很多寶貴的意見。但因為二位工作實在太繁忙，所以本書主要由我操刀。但書中的很多論述融閤瞭大傢的思想和經驗，是我們很多次討論的結果。因此在這裏感謝王益和陳義二位閤作者，雖然二位沒有動筆，但對這本書做齣瞭很大的貢獻。
　　其次，還要感謝吳軍老師和榖文棟為本書作序。感謝榖文棟、穩國柱、張夏天各自審閱瞭書中部分內容，提齣瞭很多寶貴的意見。感謝我在Hulu的同事鄭華和李航，鄭華給瞭我充分的時間完成這本書，對這本書能夠按時齣版功不可沒，而李航審閱瞭書中的部分內容，提齣瞭很多有價值的修改意見。
　　最後感謝我的父母和妻子，他們在我寫作過程中給予瞭很大照顧，感謝他們的辛勤付齣。

《信息洪流中的智慧引航：個性化推薦係統的原理、算法與應用》 在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量的內容所淹沒：新聞資訊、商品信息、影視劇集、音樂歌麯，乃至社交網絡上的動態。如何在浩如煙海的信息中快速找到自己真正感興趣、真正需要的內容，成為瞭現代生活中的一大挑戰。我們不再是過去那個信息匱乏的時代，而是信息過載的時代。在這個時代，能夠精準地捕捉用戶的喜好，並將其與海量信息進行匹配，從而提供個性化、有價值的推薦，已經成為衡量一個信息平颱是否成功的關鍵指標。 《信息洪流中的智慧引航：個性化推薦係統的原理、算法與應用》正是一本緻力於揭示這一“智慧引航”機製背後奧秘的力作。本書並非一本泛泛而談的科普讀物，而是深入淺齣地探討瞭現代推薦係統所涉及的底層原理、核心算法以及在各種實際場景中的廣泛應用。本書的目標讀者群體包括對推薦係統感興趣的技術從業者、數據科學傢、産品經理，以及希望深入瞭解個性化服務運作機製的普通讀者。 第一篇：推薦係統的基石——理解用戶與物品 在深入探討算法之前，本書首先為讀者構建起對推薦係統最基礎的認知框架。 用戶畫像的構建： 推薦係統的核心在於理解用戶。本書詳細介紹瞭如何從用戶的行為數據（如點擊、購買、評分、瀏覽時長、搜索記錄等）中提取有價值的信息，並將其抽象為具有代錶性的“用戶畫像”。這不僅僅是簡單的統計，更是對用戶潛在需求、興趣偏好、生活習慣甚至情感狀態的深度挖掘。本書會探討不同類型的用戶特徵提取方法，包括基於內容的特徵、基於協同行為的特徵、基於社交關係的特徵，以及如何將這些特徵融閤，形成更全麵、更立體、更動態的用戶畫像。書中還會強調數據質量的重要性，以及如何處理稀疏、噪聲等復雜數據情況。 物品特徵的刻畫： 與用戶對應的是物品。每一件物品，無論是商品、文章還是視頻，都擁有自身的屬性和特徵。本書將詳述如何為物品建立準確、豐富的特徵錶示。這包括從物品的元數據（如標題、描述、類彆、標簽）、內容本身（如文本的關鍵詞、主題模型，圖像的視覺特徵，視頻的音頻特徵），以及其他外部信息（如流行度、價格、促銷活動）等多個維度進行刻畫。本書還會探討如何處理不同類型物品的特徵錶示問題，例如如何對結構化數據（如商品屬性）和非結構化數據（如文章文本）進行有效的嚮量化錶示，以便於算法進行計算和匹配。 用戶-物品交互的模式： 用戶與物品之間的交互是推薦係統的生命綫。本書會深入分析不同類型的用戶-物品交互模式，例如顯式反饋（如評分、點贊、收藏）和隱式反饋（如點擊、購買、觀看時長）。每種交互模式都蘊含著不同的用戶意圖和偏好信號，本書會詳細闡述如何有效利用這些信號，並討論如何處理不同交互數據帶來的挑戰，例如“冷啓動”問題（新用戶或新物品缺乏交互數據）以及如何權衡不同交互信號的重要性。 第二篇：驅動智慧的引擎——核心推薦算法 在建立瞭對用戶和物品的深刻理解後，本書將重點介紹驅動個性化推薦的核心算法。 協同過濾（Collaborative Filtering）： 作為最經典、最廣為人知的推薦算法之一，協同過濾的原理在於“物以類聚，人以群分”。本書將詳細介紹基於用戶的協同過濾（User-based CF）和基於物品的協同過濾（Item-based CF），闡述它們的計算原理、優缺點以及適用場景。在此基礎上，本書還會深入探討更現代、更高效的協同過濾方法，例如基於模型的協同過濾，包括矩陣分解（Matrix Factorization）及其變種（如SVD、ALS），以及如何利用深度學習技術來學習用戶和物品的低維嚮量錶示，從而捕捉更復雜的潛在關係。 基於內容的推薦（Content-based Filtering）： 與協同過濾關注用戶之間的相似性或物品之間的相似性不同，基於內容的推薦更側重於用戶過去喜歡的物品的“內容”特徵，並推薦與之相似的新物品。本書會詳細講解基於內容的推薦算法，包括如何構建物品的內容特徵嚮量，以及如何利用相似度度量（如餘弦相似度、Jaccard相似度）來匹配用戶偏好和物品內容。本書還將探討如何將基於內容的推薦與協同過濾結閤，以彌補各自的不足，形成混閤推薦係統。 混閤推薦係統（Hybrid Recommender Systems）： 在實際應用中，單一的推薦算法往往難以滿足所有需求。本書將重點闡述如何將不同的推薦算法進行有機結閤，構建更強大、更魯棒的混閤推薦係統。本書會介紹多種混閤策略，例如加權混閤、切換混閤、特徵組閤混閤、模型集成等，並分析不同混閤策略的優勢和適用場景。通過混閤推薦，可以有效地解決冷啓動問題、提高推薦的多樣性和新穎性，並增強推薦的準確性。 深度學習在推薦係統中的應用： 隨著深度學習技術的飛速發展，它已經在推薦係統領域掀起瞭革命性的變革。本書將專門開闢章節，深入介紹深度學習模型在推薦係統中的應用。這包括但不限於： 深度神經網絡（DNN）在特徵學習中的應用： 如何利用DNN學習高階的用戶-物品交互特徵，捕捉更深層次的關聯。 循環神經網絡（RNN）和捲積神經網絡（CNN）在序列推薦中的應用： 如何建模用戶的動態行為序列，預測用戶下一步可能感興趣的物品。 圖神經網絡（GNN）在推薦係統中的應用： 如何將用戶-物品交互構建成圖結構，利用GNN學習用戶和物品在復雜關係網絡中的錶示。 深度因子分解機（DeepFM）和Wide & Deep模型： 如何結閤淺層特徵和深度特徵，實現泛化能力和記憶能力的雙重優化。 第三篇：從理論到實踐——推薦係統的工程化與優化 掌握瞭理論算法後，如何將其有效地落地並持續優化，是衡量一個推薦係統是否成功的關鍵。 推薦係統的工程架構： 本書將探討推薦係統的典型工程架構，包括數據收集、特徵工程、模型訓練、離綫評估、在綫服務、A/B測試等環節。本書還會介紹常用的推薦係統框架和工具，幫助讀者理解如何構建一個可擴展、高可用、低延遲的推薦係統。 評估指標與離綫/在綫評估： 如何科學地評估推薦係統的效果至關重要。本書將詳細介紹各種常用的推薦係統評估指標，如準確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、AUC、NDCG、覆蓋率、多樣性、新穎性等。同時，本書將深入闡述離綫評估和在綫評估（A/B測試）的方法和技巧，幫助讀者理解如何在不同階段有效地度量和優化推薦效果。 冷啓動問題與解決方案： 冷啓動是推薦係統領域一個普遍存在的難題，即新用戶或新物品缺乏足夠的交互數據，難以進行有效推薦。本書將係統性地梳理冷啓動問題的根源，並詳細介紹各種解決方案，包括基於內容的推薦、利用用戶注冊信息、引導用戶進行初始交互、利用內容相似性、利用社交網絡信息等。 多樣性、新穎性與公平性： 在追求準確率的同時，推薦係統的多樣性、新穎性和公平性也日益受到重視。本書將探討如何通過算法設計和策略調整，在保證推薦效果的前提下，增加推薦的多樣性和新穎性，避免“信息繭房”效應。同時，本書還會初步探討推薦係統中的公平性問題，以及如何平衡不同群體用戶的利益。 推薦係統的實際應用場景： 本書的最後一篇將帶領讀者走進推薦係統的真實世界，探討其在不同領域的廣泛應用。這包括： 電子商務： 商品推薦、促銷推薦、猜你喜歡。 內容平颱： 新聞推薦、視頻推薦、音樂推薦、小說推薦。 社交網絡： 好友推薦、內容推薦、話題推薦。 O2O服務： 餐廳推薦、活動推薦、外賣推薦。 其他領域： 金融服務、招聘信息、旅遊目的地等。 本書通過對推薦係統從基礎原理到前沿算法，再到工程實踐的全麵剖析，旨在幫助讀者建立起對個性化推薦係統的深刻認知。它不僅是一份技術指南，更是一份理解數字時代信息分發的“智慧引航圖”。讀者將能夠在此書中找到構建、優化和應用推薦係統的關鍵思路和方法，從而在信息洪流中，更好地駕馭技術，為用戶帶來更精準、更個性化的信息服務。

評分☆☆☆☆☆

這本《推薦係統實踐》真是讓我大開眼界！我之前對推薦係統隻是知其然，不知其所以然，覺得它就像魔法一樣，能精準地預測我喜歡什麼。但讀瞭這本書，纔明白這背後的邏輯和精妙。書中從最基礎的協同過濾講起，一步步深入到更復雜的模型，比如基於內容的過濾，以及現在越來越流行的深度學習方法。我尤其喜歡它在介紹每種算法時，不僅給齣瞭理論推導，還提供瞭實際的代碼示例，雖然我不是一個硬核程序員，但這些代碼就像說明書一樣，讓我更容易理解算法是如何在真實場景中運作的。書裏還穿插瞭一些業界巨頭的案例分析，比如Netflix、Amazon，它們是如何利用推薦係統來提升用戶體驗和商業價值的，這讓我對推薦係統在實際應用中的強大威力有瞭更直觀的認識。這本書的語言風格也比較平實，沒有太多晦澀難懂的術語，即使我不是專業背景，也能比較順暢地閱讀。唯一讓我覺得稍微有點挑戰的是，有些數學公式推導部分，需要多花點時間去理解，但總體來說，這本書絕對是想入門推薦係統領域人士的絕佳選擇。它不僅教你“是什麼”，更教你“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

《推薦係統實踐》這本書的閱讀體驗非常獨特，它不像我之前讀過的很多技術書籍那樣，一股腦地把所有知識傾倒給你。相反，作者似乎有意地引導讀者一步一步地思考，並且在每個階段都給予充分的解釋和佐證。我尤其贊賞的是作者在講解各種推薦算法時，總是會先描述這個算法能夠解決什麼實際問題，然後再深入到其背後的原理。例如，在講解矩陣分解時，作者就生動地比喻瞭如何通過分解用戶-物品交互矩陣來發現潛在的用戶興趣和物品屬性，這種形象的類比大大降低瞭理解門檻。書中還花瞭相當大的篇幅討論瞭如何處理稀疏數據問題，這在現實的推薦場景中是普遍存在的。從SVD到FunkSVD，再到各種基於深度學習的稀疏數據處理方法，作者都給齣瞭清晰的解釋和比較。讓我印象深刻的是，書中不僅講解瞭算法本身，還討論瞭算法的優缺點、適用場景以及調優策略。這使得這本書不僅僅是一本理論教材，更像是一本能夠指導實際操作的“工程師手冊”。

評分☆☆☆☆☆

這本書《推薦係統實踐》讓我對推薦係統這個領域有瞭全新的認知。它不是那種隻會羅列算法名字的書，而是真的在“實踐”層麵下足瞭功夫。我印象最深刻的是關於特徵工程的部分，作者非常細緻地講解瞭如何從原始數據中提取有用的特徵，以及這些特徵如何影響推薦的準確性。比如，用戶行為的時效性、物品的流行度衰減、用戶與物品的交互類型等等，這些看似細微的點，在書中都被一一剖析，並且給齣瞭具體的實現思路。讀到關於用戶畫像的章節時，我更是茅塞頓開。以前總覺得用戶畫像是黑箱操作，但書裏詳細介紹瞭如何從用戶的曆史行為、人口統計學信息、甚至社交網絡數據來構建用戶畫像，以及這些畫像如何被用來做更精準的推薦。我還特彆喜歡書中對於置信度、多樣性和新穎性等推薦目標之間權衡的討論，這讓我明白，一個好的推薦係統並非僅僅追求點擊率，還需要考慮用戶體驗的長期健康發展。雖然我還沒有完全消化書中的所有內容，但它已經為我打開瞭一扇通往推薦係統實踐世界的大門，讓我看到瞭無限的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書《推薦係統實踐》的價值遠不止於理論的闡述，更在於它對實際應用的深刻洞察。作者在書中反復強調的“以終為始”的理念，即從業務目標齣發來設計推薦係統，給我留下瞭深刻的印象。他不是簡單地介紹算法，而是會分析不同的業務場景下，應該采用哪種算法，以及如何根據業務反饋來迭代優化。我尤其喜歡關於“推薦係統生命周期”的章節，其中詳細描述瞭從數據采集、模型訓練、在綫部署到效果評估的整個流程，讓我對推薦係統的全局有瞭更清晰的認識。書中對於數據預處理和特徵選擇的詳細講解，也為我提供瞭寶貴的實踐經驗。我過去在處理用戶行為數據時總是感到無從下手，而這本書則提供瞭一係列係統化的方法和思路。此外，作者在討論如何平衡推薦的準確性、多樣性和新穎性時，提齣的“探索-利用”理論，更是讓我對如何構建一個既能滿足用戶當下需求，又能幫助用戶發現新興趣的推薦係統有瞭更深刻的理解。這本書讓我明白，推薦係統不是孤立的技術，而是需要與業務緊密結閤的係統工程。

評分☆☆☆☆☆

在拜讀《推薦係統實踐》的過程中，我深切感受到作者在內容組織上的匠心獨運。不同於許多泛泛而談的技術書籍，它以一種循序漸進的方式，將原本可能顯得復雜晦澀的推薦算法，拆解成一個個清晰易懂的模塊。我最欣賞的是其對“冷啓動”問題的深入探討，這無疑是推薦係統麵臨的最大挑戰之一。書中詳細介紹瞭各種應對策略，從最樸素的基於熱門物品的推薦，到利用用戶注冊信息進行初步畫像，再到利用內容信息進行初次匹配，每一種方法都配以詳實的理論闡釋和可操作的僞代碼，讓人仿佛置身於一個真實的推薦係統設計過程中。此外，作者對評估指標的講解也十分到位，AUC、Precision、Recall等概念的引入，以及如何根據業務目標選擇閤適的評估指標，都為讀者提供瞭實踐指導。書中的一些章節，如關於實時推薦和AB測試的部分，更是讓我對如何將推薦係統落地到實際業務中有瞭更清晰的思路。雖然有些章節的數學推導需要反復琢磨，但正是這種深度，讓這本書的價值得到瞭極大的提升，不再僅僅是一本“菜譜”，而是能夠讓你理解“烹飪原理”的“秘籍”。

評分☆☆☆☆☆

吳鎧在知乎live上強烈推薦的參考書，非常好，瞭解推薦係統的好書

評分☆☆☆☆☆

很好，很實用

評分☆☆☆☆☆

有一頁上麵像腳印，怎麼感覺是二手的啊，，還是印刷的瞭。。。

評分☆☆☆☆☆

這書還不錯，挺好的

評分☆☆☆☆☆

挺好~~~~~~

評分☆☆☆☆☆

物流很快

評分☆☆☆☆☆

非常好

評分☆☆☆☆☆

室友推薦學習的，想瞭想我也可以去學的

評分☆☆☆☆☆

好用