推荐系统实践相关领域专家的研究经验和实战经验总结当今互联网领域中和推荐有关的产品和服务

内容简介

《推荐系统实践》通过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础，介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试)，总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务。另外，本书为有兴趣开发推荐系统的读者给出了设计和实现推荐系统的方法与技巧，并解答了在真实场景中应用推荐技术时最常遇到的一些问题。《推荐系统实践》适合对推荐技术感兴趣的读者学习参考。

作者简介

项亮毕业于中国科学技术大学和中国科学院自动化所，研究方向为机器学习和推荐系统，现任职于北京Hulu软件技术开发有限公司，从事视频推荐的研究和开发。2009年参加NetflixPrize推荐系统比赛获得团体第二名，且于当年参与创建了Resys China推荐系统社区。

前言

说起本书，还要追溯到2010年3月份的ResysChina推荐系统大会。在那次会议上，我遇到了刘江老师。刘老师看过我之前写的一些推荐系统方面的博客，希望我能总结总结，写本简单的书。当时国内还没有推荐系统方面的书，而国外已经有这方面的专业书了，因此图灵公司很想出版一本介绍推荐系统的书。所以，去年7月博士毕业时，我感觉有时间可以总结一下这方面的工作了，于是准备开始写这本书。

写这本书的目的有下面几个。首先，从个人角度讲，虽然写博士论文时已经总结了读博期间在推荐系统方面的工作，但并没有全部涉及整个推荐系统的各个方面，因此我很希望通过写作这本书全面地阅读一下相关的文献，并在此基础上总结一下推荐系统各个方面的发展现状，供大家参考。其次，最近几年从事推荐系统研究的人越来越多，这些人中有些原来是工程师，对机器学习和数据挖掘不太了解，有些是在校学生，虽然对数据挖掘和机器学习有所了解，却对业界如何实现推荐系统不太清楚。因此，我希望能够通过本书让工程师了解推荐系统的相关算法，让学生了解如何将自己了解的算法实现到一个真实的工业系统中去。

一般认为，推荐系统这个研究领域源于协同过滤算法的提出。这么说来，推荐系统诞生快20年了。这期间，很多学者和公司对推荐系统的发展起到了重要的推动作用，各种各样的推荐算法也层出不穷。本书希望将这20年间诞生的典型方法进行总结。但由于方法太多，这些方法的归类有很多不同的方式。比如，可以按照数据分成协同过滤、内容过滤、社会化过滤，也可以按照算法分成基于邻域的算法、基于图的算法、基于矩阵分解或者概率模型的算法。为了方便读者入门，本书基本采用数据分类的方法，每一章都介绍了一种可以用于推荐系统设计的、新类型的用户数据，然后介绍如何通过各种方法利用该数据，最后在公开数据集上评测这些方法。当然，不是所有数据都有公开的数据集，并且不是所有算法都可以进行离线评测。因此，在遇到没有数据集或无法进行离线评测的问题时，本书引用了一些著名学者的实验结果来说明各种方法的效果。

为了使本书同时适合工程师和在校学生阅读，本书在写作中同时使用了两种介绍方法。一种是利用公式，这样方便有一些理论基础的同学很快明白算法的含义。另一种是利用代码，这样可以方便工程师迅速了解算法的含义。不过因为本人是学生出身，工程经验还不是特别足，所以有些代码写得不是那么完美，还请工程师们海涵。

本书一开始写的时候有3位作者，除了我之外还有豆瓣的陈义和腾讯的王益。他们两位都是这方面的前辈，在写作过程中提出了很多宝贵的意见。但因为二位工作实在太繁忙，所以本书主要由我操刀。但书中的很多论述融合了大家的思想和经验，是我们很多次讨论的结果。因此在这里感谢王益和陈义二位合作者，虽然二位没有动笔，但对这本书做出了很大的贡献。

其次，还要感谢吴军老师和谷文栋为本书作序。感谢谷文栋、稳国柱、张夏天各自审阅了书中部分内容，提出了很多宝贵的意见。感谢我在Hulu的同事郑华和李航，郑华给了我充分的时间完成这本书，对这本书能够按时出版功不可没，而李航审阅了书中的部分内容，提出了很多有价值的修改意见。

最后感谢我的父母和妻子，他们在我写作过程中给予了很大照顾，感谢他们的辛勤付出。

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