本书是一本关于推荐系统从入门到进阶的读物，采用“理论+实践”的形式展开，不仅对各种推荐算法进行了介绍，还对算法所涉及的基础理论知识进行了补充。

全书共分为3篇：第1篇是“推荐系统的背景介绍和入门”，包括走进推荐系统、搭建你的一个推荐系统和推荐系统常用数据集介绍；第2篇是“推荐系统涉及的算法介绍、冷启动和效果评估”，包括数据挖掘——让推荐系统更懂你、基于用户行为特征的推荐、基于标签的推荐、基于上下文的推荐、基于点击率预估的推荐、推荐系统中的冷启动和推荐系统中的效果评估；第3篇是“推荐系统实例”，包括搭建一个新闻推荐系统、搭建一个音乐推荐系统、搭建一个图书推荐系统和业界推荐系统架构介绍。

书中的实例开发几乎都是基于公开的数据集进行的，当然也涉及一些网络中获取的数据，其最终目的都是让读者能够更好地理解推荐算法，更直观地认识推荐系统。书中所涉及的数据集和实例代码都会提供给读者，这不仅在一定程度上方便读者学习，而且为以后的工作提供了便利。本书非常适合有一定编程基础、对推荐系统感兴趣的读者，希望用推荐算法完成设计的高等院校计算机或电子信息专业的学生，准备开设推荐系统实践课的授课老师，学习过Python、希望进一步提升编程水平的开发者，初学数据挖掘、机器学习的算法工程师或数据分析师阅读使用。

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