前言

互聯網及移動互聯網的迅速發展顛覆了整個世界，層出不窮的互聯網服務改變了人們獲取信息的途徑。為了提高信息的匹配效率，推薦系統應運而生，現在已經是互聯網應用的標配。在移動互聯網和互聯網信息平臺日益繁榮的今天，推薦系統發揮著無可替代的重要作用。就讓我們順應智能推薦的大趨勢，去探索推薦技術的發展和變革吧！

本書的特色

推薦系統是一個以應用為主的領域，本書的初衷是讓更多的人清晰、完整地了解推薦系統，以及各項推薦技術出現和演化的因與果。本書以從業者的視角，從推薦系統的整體框架技術出發，逐步深入各個核心技術模塊和關鍵問題分支，介紹工業級推薦系統涉及的方方面面。

本書結合工業級推薦系統對功能模塊及人員的組織分工，將推薦系統分為內容理解、用戶畫像、召回、粗排、精排和重排等核心模塊。對于每個核心模塊，闡述其在推薦系統中的作用和主流技術選型路線，詳細介紹模塊中的核心算法和策略，深入討論各項技術被提出的原因和對應解決的問題。此外，本書還結合實際產品中的業務問題，給出了一些通用的優化策略和技巧。

本書的讀者對象

本書的讀者對象分為以下兩類。

一類是互聯網行業相關的從業人員，特別是推薦系統、計算廣告、搜索領域的技術、產品或者運營人員等。對多數互聯網公司來說，推薦系統是產品信息觸達用戶的主要途徑之一。希望通過本書可以幫助讀者熟悉推薦系統的全貌，厘清每個關鍵模塊和核心技術，構建推薦業務的思維框架和知識體系，進而將這些內容融會貫通在實際的生產過程中。

另一類是包括高等院校人工智能、計算機技術、軟件工程等專業的本科生、研究生及博士生，以及對個性化推薦、大數據應用感興趣，希望進入推薦系統領域的愛好者等。本書盡量深入淺出，從整體出發再深入細節，介紹推薦系統技術的相關原理和應用方法，使讀者可以從零開始構建實用的推薦系統知識體系。

本書的內容結構

本書的內容大體可以分為如下四個部分。

● 第1部分（第1章）：鳥瞰推薦系統全貌，闡述推薦系統的定義、價值及時代的紅利，概覽工業級推薦系統的整體結構和核心功能模塊。

● 第2部分（第2章至第6章）：剖析推薦系統的核心模塊。深入推薦系統中的內容理解、用戶畫像、召回、排序及重排模塊內部，介紹每個核心模塊的作用及關鍵技術應用。

● 第3部分（第7章至第9章）：講解推薦系統中的其他關鍵技術和問題。介紹支撐推薦系統的特征工程、樣本挖掘、推薦系統實效性、AB實驗平臺等技術；探討推薦系統都會面臨的冷啟動問題和推薦偏差問題，并結合業務應用給出一些通用的解決方案。

● 第4部分（第10章）：追蹤推薦系統中的前沿技術。探討目前的一些熱門前沿技術在推薦系統中的應用，包括強化學習、因果推斷、端上智能、動態算力分配，以及ChatGPT時代推薦系統的未來等。

如何使用本書

本書并不要求讀者必須具備深度學習或者機器學習的背景知識。對于沒有相關知識背景的讀者，可以通過閱讀本書來了解推薦系統的全息全貌；對于有相關知識背景的讀者，也可以針對學習和工作中的實際問題翻閱相應的章節，深入每個模塊的技術細節。

對于推薦系統的初學者，建議從第1章開始按順序閱讀本書。對于有一定推薦領域經驗的讀者，可以直接翻閱感興趣的章節進行閱讀。由于篇幅限制，有些內容的背景知識或細節無法全面展開，感興趣的讀者可以查閱相應的參考文獻。

聯系作者

推薦系統技術發展快，內容精深，書中存在錯誤在所難免，敬請讀者諒解。如果你對本書有任何疑問或建議，都可以發送郵件至airecsystem＠gmail.com。希望你讀完本書能有所收獲。Enjoy！