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. 涵盖新兴推荐技术

本书涵盖了一些新兴的推荐技术领域，如基于神经网络的推荐模型、基于强化学习的推荐模型等，这些内容将帮助读者紧跟推荐系统领域的最新发展动态。

5. 提供丰富的配套资源

本书提供了网络视频教学，这些视频能够帮助读者快速入门，增强学习的信心，从而理解所学知识。读者可通过扫描每章二级标题下的二维码获取视频资源，既可在线观看，也可以下载到本地随时学习。此外，本书的配套学习资源中还提供了全书案例的源代码和PPT课件，读者可通过扫描下方的二维码获取。

本书读者对象

数据科学家：对于从事数据分析和挖掘工作的专业人士，本书提供了深入的推荐系统技术和算法知识，帮助他们提升在推荐系统领域的专业能力。

机器学习工程师：对于专注于机器学习和深度学习的工程师来说，书中关于推荐系统的算法实现和模型优化等内容将对他们的工作具有直接的指导意义。

推荐系统开发者：对于正在开发或计划开发推荐系统的技术人员，本书提供了从理论到实践的全面指导，包括系统设计、算法选择和性能评估。

相关专业的在校大学生：对于计算机科学、信息科学、数据科学等相关专业的学术研究者和学生，本书可以作为学习和研究推荐系统的教材或参考资料。

技术爱好者和自学者：对于对推荐系统感兴趣并希望自学相关知识的技术爱好者，本书提供了丰富的技术细节和实践案例，非常适合作为自学材料。

致谢

本书在编写过程中，得到了清华大学出版社编辑的大力支持，正是各位编辑的求实、耐心和效率，才使得本书能够在短时间内成功出版。另外，也十分感谢我的家人给予的巨大支持。因本人水平有限，书中可能存在纰漏之处，诚请读者提出宝贵的意见或建议，以便修订并使之更加完善。

最后感谢您购买本书，希望本书能成为您编程路上的领航者，祝您学习愉快！

编  者