经典推荐系统手册第二版：算法与实践指南

《推荐系统手册》第二版是由Francesco Ricci、Lior Rokach和Bracha Shapira三位编辑共同编著的一部经典之作，专为研究和实践推荐算法的专业人士提供详尽的指导。该书在2015年由Springer Science+Business Media出版，ISBN号为978-1-4899-7636-9和978-1-4899-7637-6（电子版），并获得了Library of Congress Control Number: 2015953226的登记。它涵盖了广泛的推荐系统理论和技术，旨在帮助读者深入了解这一领域的核心概念和最新进展。 本书详细探讨了推荐系统的设计、建模、评估以及在实际应用中的优化策略。内容涵盖从基础原理如用户画像和协同过滤，到深度学习和个性化推荐技术的高级主题，还包括推荐系统的伦理和社会影响等议题。作者们以其深厚的专业背景，分别来自意大利的博尔扎诺自由大学（Free University of Bozen-Bolzano）和以色列的贝尔谢巴本古里安大学（Ben-Gurion University of the Negev），他们从计算机科学和信息系统工程的角度出发，提供了丰富的实践经验与案例分析。 读者可以借此书深入理解推荐系统的各个方面，包括但不限于： 1. **推荐算法**：介绍各种推荐方法，如基于内容的推荐、协同过滤（如用户-用户协同、物品-物品协同）、矩阵分解技术（如SVD、NMF）以及混合推荐策略。 2. **用户建模**：如何通过历史行为、兴趣偏好、社交网络等数据构建用户模型，以实现个性化推荐。 3. **评估指标**：了解常用的推荐系统评价标准，如精确度、召回率、覆盖率、多样性、新颖性等，以及A/B测试等实践技巧。 4. **深度学习在推荐**：探讨如何利用深度学习技术提升推荐系统的性能，如神经网络、深度强化学习等。 5. **伦理与社会影响**：讨论推荐系统的公平性、隐私保护和透明度等问题，强调推荐系统在实际应用中的社会责任。 6. **实时推荐与扩展性**：处理大规模数据和实时推荐场景的技术挑战，以及如何设计可扩展的推荐系统架构。 《推荐系统手册》第二版不仅是一本技术参考书，也是一份实用的工具指南，适合从事推荐系统开发的工程师、数据科学家、产品经理以及对人工智能和个性化体验感兴趣的学者。无论是初入该领域的学生还是资深从业者，都能从中受益匪浅。