推荐系统手册：基础与最新发展

"《推荐系统手册》是一本深入探讨推荐系统基本概念和技术的书籍，涵盖了协同过滤、基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐方法、解释推荐、系统评估、案例研究以及最新发展的主题。" 该书首先介绍了推荐系统的入门知识，包括协同过滤推荐，这是推荐系统中最常见的技术之一，分为用户基和物品基的最近邻推荐。用户基方法通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户来推荐，而物品基方法则是根据用户过去的喜好找出相似的物品进行推荐。此外，书中还讨论了评分对推荐系统的影响，以及模型基和预处理方法在推荐中的应用。 接着，书里详细阐述了基于内容的推荐，其中涉及内容表示和内容相似性计算，以及如何利用这些相似性进行检索。内容除了文本外，还可以是图像、音频等多模态信息。作者还介绍了其他文本分类方法，如贝叶斯分类和机器学习算法。 基于知识的推荐部分，讲解了知识表示和推理在推荐系统中的角色，以及如何与约束和案例基的推荐者进行交互。案例研究展示了这些方法在实际应用中的效果。 混合推荐是推荐系统的一个重要分支，它结合了多种推荐策略，如单体化、并行化和管道化的混合设计，以提高推荐的准确性和多样性。此外，书中还探讨了如何在推荐系统中提供解释，这对于提高用户满意度至关重要。 在评估推荐系统方面，作者分析了评价研究的一般性质，如离线和在线评估方法，以及历史数据集上的评估。此外，还提出了替代的评估设计，以更全面地理解推荐系统的性能。 第二部分则关注推荐系统的最新发展，涵盖了对协同推荐系统的攻击及其防御措施、在线消费者决策行为、推荐系统与下一代网络的融合（如信任感知推荐、folksonomies和语义提取）以及在无处不在环境中的推荐技术。 《推荐系统手册》提供了全面的理论和实践知识，对于希望深入理解和开发推荐系统的读者来说，是一份宝贵的资源。它不仅涵盖了推荐系统的基础，也关注了该领域的最新进展，对于研究者和从业者都有很高的参考价值。