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推荐系统实践 - 作者：项亮
- 出版社：人民邮电出版社
- 出版日期：2012-6
- 页数：197
项亮等编著的《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。
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Netflix Prize推荐系统比赛获得团体第二名，且于当年发起创建了Resys China推 荐系统社区。
“工程师大都喜欢‘In Action’型的书籍，但这并非‘又一本’工具型的‘In Action’读物，透过它你将涉足现代互联网公司孜孜以求的用户核心价值所在——个性化服务。也许一次全新的旅程就从这里开始。”
——阿稳，豆瓣资深算法工程师
“作者结合了多年的推荐系统理论研究和在Hulu的具体实践经验，汲取精华并以深入浅出的方式展示给读者。无论是对于刚入门的新手还是推荐领域的老兵，这本书都是不可多得的必备参考，在此我诚挚地向大家推荐它。”
——郑华，Hulu资深软件开发主管
“2009年8月，我和项亮一起发起了Resys China——一个面向推荐系统领域的专业社区。在组织Resys China业内分享活动的过程中，我们迫切感受到，出版《推荐系统实践》这样一本传授实战经验的书籍，对推动这个领域的发展是多么必要。项亮作为国内推荐系统领域一位理论与实践并重的专家，把最具实用价值的推荐技术进行了系统整理，深入浅出地呈现到读者面前。作为一本主要面向业内人员的技术书籍，这点尤其难能可贵。个性化推荐技术是最具人文关怀的技术之一，它尊重个体，相信每个人都是与众不同的，在这个以‘人’为中心的社会化时代，它的兴起与发扬光大只是时间问题。我与项亮相识，是因为对推荐技术的热爱，希望借助此书，可以让更多的人成为朋友。”
——谷文栋，个性化推荐社区Resys China发起人
“从大家经常使用的相关搜索、话题推荐、电子商务的各种产品推荐，到社交网络上的交友推荐等，推荐系统在今天互联网的产品和应用中被广泛采用。但是。至今还没有一本书系统地从理论上对此进行分析和论述。《推荐系统实践》恰恰弥补了这个空白。”
——吴军，腾讯副总裁，《数学之美》和《浪潮之巅》作者
第1章 好的推荐系统
第2章 利用用户行为数据
第3章 推荐系统冷启动问题
第4章 利用用户标签数据
第5章 利用上下文信息
第6章 利用社交网络数据
第7章 推荐系统实例
第8章 评分预测问题
后记
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