本書深入全面地講解了現代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當下較前沿、先進的各類算法及其實踐。
本書從總覽篇開始，介紹推薦系統的基本概念及工作環節。
在模型篇中，除了梳理推薦系統的發展史，本書還重點講解面向工業實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統的算法基礎；
進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，
面對推薦系統中的各式問題，給出解決方案；最後在決策篇中，從技術原理和用戶心理出發，
解釋一些常見決策背後的依據，從而幫助讀者從執行層面進階到決策層面，建立大局觀。
本書力求用簡潔易懂的語言說清核心原理，對已經有一定機器學習概念和數學基礎的學生和相關領域的從業者非常友好，
特別適合推薦系統、計算廣告和搜索領域的從業者及學生拓展新知和項目實戰。
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