推荐系统参考文献推荐系统参考文献

推荐系统是一种信息过滤技术，它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等数据，预测并提供个性化的物品推荐。以下是推荐系统领域的一些经典参考文献：

1. "Recommender Systems" - Riccardo Bellomi 和 Tomasz Kryszkiewicz 编著，这本书是推荐系统领域的入门经典，涵盖了理论、算法和技术实践。

2. "Collaborative Filtering for Recommender Systems" - Robert P. Klinkenberg, 讲解了协同过滤这一广泛应用的推荐策略。

3. "The Netflix Prize" - 《Netflix大奖》讲述了Netflix竞赛如何推动了推荐系统的进化和发展，特别是基于内容和协同过滤的方法。

4. "Mining of Massive Datasets" - Jure Leskovec, Anand Rajaraman 和Jeff Ullman，虽然不是专门针对推荐系统的书籍，但其中的数据挖掘部分对理解推荐系统的数据处理有帮助。

5. "YouTube Recommendations: The YouTube Rewatch Algorithm" - YouTube的研究论文，分享了YouTube的推荐算法背后的设计思路。