夜雨聆风
作者:游雪琪、刘建涛
出版社:清华大学出版社
出版时间:2025年03月
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《推荐系统核心技术与实践》的特色如下：
1. 基于数据的创新：推荐系统突破了传统的“规则驱动”的模式，将用户行为转化为可量化的数据。通过分析用户的搜索词向量、推荐历史、互动记录等，推荐系统能够生成个性化推荐，显著提高了推荐效果。
2. AI技术的应用：书中的混合推荐模型结合了深度学习和传统的机器学习方法，实时调整推荐策略，精准预测用户偏好。同时，动态推荐算法能够根据用户的实时行为动态优化推荐内容，提升推荐的个性化程度。
3. 深度学习的应用：书中将深度学习用于推荐系统中，通过神经网络挖掘用户的行为特征关系，为个性化推荐提供了新的思路，不仅推动了推荐系统的技术发展，还改变了推荐行业的未来方向。
4. 实际应用场景的案例分析：书中通过实际的数据场景进行了详实的案例分析，展示了推荐系统在推荐行为、用户偏好和情感表达等方面的全面性应用。这些案例不仅增强了读者的理解，还为读者提供了操作参考。
内容简介
《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。
作者简介
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。
目 录
第1章 推荐系统基础知识介绍 1
1.1 推荐系统简介 2
1.1.1 推荐系统的应用领域 2
1.1.2 推荐系统的重要性 2
1.2 推荐系统和人工智能 3
1.2.1 机器学习 3
1.2.2 深度学习 4
1.2.3 推荐系统与人工智能的关系 4
1.3 推荐系统算法概览 5
1.4 推荐系统面临的挑战 6
1.4.1 用户隐私和数据安全问题 6
1.4.2 推荐算法的偏见和歧视 7
1.4.3 推荐算法面临的社会影响和道德考量 8
第2章 基于内容的推荐 9
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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。
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