构建企业级推荐系统：算法、工程实现与案例分析

本书从不同角度来介绍企业级推荐系统构建的理论、方法、策略。首先让读者对推荐系统有一个基础的认知，然后针对将要用到的算法知识进行了详细讲解，接着从用户维度、标的物维度、算法维度、平台方维度等角度介绍了评估方法，再进行了工程实现，通过案例对工程实现的核心模块、架构设计、技术选型进行分解。紧接其后从运营角度讲解了推荐产品的应用场景及设计推荐产品的基本原则，并进行了实践，通过实践案例分析，进一步强化前面介绍的各个知识点，让读者有一个系统认识。

这是一本全面且深入探讨推荐系统理论、方法和实践的书籍。该书首先介绍了推荐系统的定义和作用，阐述了推荐系统如何利用大数据和机器学习技术，在用户使用产品进行浏览交互的过程中，主动为用户展示他可能会喜欢的标的物，从而促进标的物的销售，节省用户时间，提升用户体验，做到资源的优化配置。 书中详细介绍了基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法，这两种算法是推荐系统中最常用的算法之一。基于内容的推荐算法主要依赖于物品的内容特征，如物品的描述、标签、用户评论等，以及用户的行为数据，如收藏、点赞、观看等。而协同过滤推荐算法则主要基于用户的行为和偏好，通过分析用户之间的相似度，为用户推荐他们可能感兴趣的内容。 针对推荐系统冷启动问题，书中也进行了深入探讨，提出了多种解决策略。冷启动问题主要是指当一个新的产品或服务刚刚上线，或者一个新的用户刚刚注册时，由于缺乏足够的用户行为数据，传统的推荐算法无法发挥出应有的效果，导致推荐结果不准确或者无法推荐。 此外，书中还介绍了混合推荐系统的概念和实现方案，混合推荐系统通过结合多种推荐算法，旨在避免单个推荐算法存在的问题，并吸收多个算法的优点，从而获得比单个算法更好的