《推薦系統實踐》：業內人士中文原創的推薦系統原理介紹

本書今年6月出版。比較新。中文原創。

作者的研究生研究方向是機器學習和推薦系統，參加過推薦系統著名的Netflix Prize比賽並且取得了不俗的成績，目前在美國視頻網站Hulu北京分公司工作。作者對推薦系統方面的研究進展還是比較熟悉的。因此我認為如果想看推薦系統方面的書，本書可以作為第一選擇。如果只看中文的話，也沒有其他選擇了。能看英文的話，選擇也相對不算太多。

書中系統介紹了推薦系統面臨的各種應用情境、目前業界的常用演算法的原理和虛擬碼實現。

前面六章介紹實現推薦系統的四種基本思路：利用使用者行為資料、利用使用者標籤資料、利用上下文資訊、利用社交網路資料。 最後給出一個推薦系統執行個體和評分預測問題（根據已知資料預測使用者會給商品評多少分）的演算法。