"《推荐系统核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用Python语言开发推荐系统的核心知识，并通过实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共分 12 章，内容包括推荐系统基础知识介绍、基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐、基于标签的推荐、基于知识图谱的推荐、基于隐语义模型的推荐、基于神经网络的推荐模型、序列建模和注意力机制、强化推荐学习、电影推荐系统、动漫推荐系统等。本书内容讲解简洁而不失技术深度，内容丰富全面，用简练的文字介绍了复杂的案例，易于读者学习。 《推荐系统核心技术与实践》适用于已经了解了Python语言基础语法，想进一步学习机器学习、深度学习、推荐系统技术的读者，还可以作为高等院校相关专业师生和培训机构的教材。 "

游雪琪，精通C/java/python/机器学习/大数据等主流开发技术，精通机器学习、深度学习的核心算法，擅长搜索系统的检索算法，对推荐算法有深入研究。2013-2020年就职于阿里，阿里搜索团队开发工程师，参与开发了淘宝商品智能检索系统，为淘宝的智能推荐算法做出了突出贡献。

前 言 随着信息时代的不断演进，我们日常生活中面临的选择越来越多，从电影、音乐、图书到购物和旅行，每一个领域都有着无尽的选项。在这个信息爆炸的时代，推荐系统成为我们日常生活中不可或缺的一部分，为我们提供了个性化、智能化的指导和建议。本书旨在深入探索推荐系统背后的原理、方法和应用，帮助读者更好地理解并应用这一领域的知识。本书从推荐系统的基础知识入手，逐步引导读者走进推荐系统的世界，深入探讨了基于内容、协同过滤、混合推荐、基于标签和知识图谱的推荐方法，以及利用强化学习、神经网络和序列建模等技术不断拓展推荐系统的边界。无论您是初学者，还是已经有了一定经验的从业者，本书都将为您提供有价值的信息和见解。 写作本书的初衷是帮助那些对推荐系统感兴趣的读者，从一个系统的角度深入了解这一领域。推荐系统不仅是一门技术，更是与我们的日常生活息息相关的智能伙伴。在这个充满机遇和挑战的领域，让我们一同踏上探索推荐系统的旅程，探讨智能化未来的可能性。 本书特色 1. 涵盖推荐系统的多个领域 本书对推荐系统领域的多个关键方面进行了深入研究，涵盖了基础知识、基于内容的推荐、协同过滤、混合推荐、基于标签的推荐、基于知识图谱的推荐、强化学习等多个主题。 2. 理论与实践结合 本书不仅介绍了推荐系统的理论基础知识，还提供了丰富的实际应用案例。每个主题都伴随着详细的理论讲解和实际代码示例，帮助读者深入理解并实际应用所学知识。 3. 深入讲解推荐技术 本书不仅介绍了推荐系统的基础知识，还深入讨论了各种推荐算法的原理、方法和优缺点，读者可以从中深入了解不同算法背后的思想和适用场景。 4. 涵盖新...