前言

互联网及移动互联网的迅速发展颠覆了整个世界，层出不穷的互联网服务改变了人们获取信息的途径。为了提高信息的匹配效率，推荐系统应运而生，现在已经是互联网应用的标配。在移动互联网和互联网信息平台日益繁荣的今天，推荐系统发挥着无可替代的重要作用。就让我们顺应智能推荐的大趋势，去探索推荐技术的发展和变革吧！

本书的特色

推荐系统是一个以应用为主的领域，本书的初衷是让更多的人清晰、完整地了解推荐系统，以及各项推荐技术出现和演化的因与果。本书以从业者的视角，从推荐系统的整体框架技术出发，逐步深入各个核心技术模块和关键问题分支，介绍工业级推荐系统涉及的方方面面。

本书结合工业级推荐系统对功能模块及人员的组织分工，将推荐系统分为内容理解、用户画像、召回、粗排、精排和重排等核心模块。对于每个核心模块，阐述其在推荐系统中的作用和主流技术选型路线，详细介绍模块中的核心算法和策略，深入讨论各项技术被提出的原因和对应解决的问题。此外，本书还结合实际产品中的业务问题，给出了一些通用的优化策略和技巧。

本书的读者对象

本书的读者对象分为以下两类。

一类是互联网行业相关的从业人员，特别是推荐系统、计算广告、搜索领域的技术、产品或者运营人员等。对多数互联网公司来说，推荐系统是产品信息触达用户的主要途径之一。希望通过本书可以帮助读者熟悉推荐系统的全貌，厘清每个关键模块和核心技术，构建推荐业务的思维框架和知识体系，进而将这些内容融会贯通在实际的生产过程中。

另一类是包括高等院校人工智能、计算机技术、软件工程等专业的本科生、研究生及博士生，以及对个性化推荐、大数据应用感兴趣，希望进入推荐系统领域的爱好者等。本书尽量深入浅出，从整体出发再深入细节，介绍推荐系统技术的相关原理和应用方法，使读者可以从零开始构建实用的推荐系统知识体系。

本书的内容结构

本书的内容大体可以分为如下四个部分。

● 第1部分（第1章）：鸟瞰推荐系统全貌，阐述推荐系统的定义、价值及时代的红利，概览工业级推荐系统的整体结构和核心功能模块。

● 第2部分（第2章至第6章）：剖析推荐系统的核心模块。深入推荐系统中的内容理解、用户画像、召回、排序及重排模块内部，介绍每个核心模块的作用及关键技术应用。

● 第3部分（第7章至第9章）：讲解推荐系统中的其他关键技术和问题。介绍支撑推荐系统的特征工程、样本挖掘、推荐系统实效性、AB实验平台等技术；探讨推荐系统都会面临的冷启动问题和推荐偏差问题，并结合业务应用给出一些通用的解决方案。

● 第4部分（第10章）：追踪推荐系统中的前沿技术。探讨目前的一些热门前沿技术在推荐系统中的应用，包括强化学习、因果推断、端上智能、动态算力分配，以及ChatGPT时代推荐系统的未来等。

如何使用本书

本书并不要求读者必须具备深度学习或者机器学习的背景知识。对于没有相关知识背景的读者，可以通过阅读本书来了解推荐系统的全息全貌；对于有相关知识背景的读者，也可以针对学习和工作中的实际问题翻阅相应的章节，深入每个模块的技术细节。

对于推荐系统的初学者，建议从第1章开始按顺序阅读本书。对于有一定推荐领域经验的读者，可以直接翻阅感兴趣的章节进行阅读。由于篇幅限制，有些内容的背景知识或细节无法全面展开，感兴趣的读者可以查阅相应的参考文献。

联系作者

推荐系统技术发展快，内容精深，书中存在错误在所难免，敬请读者谅解。如果你对本书有任何疑问或建议，都可以发送邮件至airecsystem＠gmail.com。希望你读完本书能有所收获。Enjoy！