具体描述
本书由五部分组成：推荐系统的技术、评估、应用、人机交互及高级话题。第 一部分展示了如今构建推荐系统的流行和基础的技术，如协同过滤、基于语义的方法、数据挖掘方法和基于情境感知的方法。第二部分主要关注离线和真实用户环境下用于评估推荐质量的技术及方法。第三部分包括了一些推荐技术多样性的应用。首先简述了与工业实现和推荐系统开发相关的一般性问题，随后详细介绍了推荐系统在各领域中的应用：音乐、学习、移动、社交网络及它们之间的交互。第四部分包含了探讨一系列问题的文章，这些问题包括推荐的展示、浏览、解释和视觉化以及人工决策与推荐系统相关的重要问题。第五部分收集了一些关于高级话题的文章，例如利用主动学习技术来引导新知识的学习，构建能够抵挡恶意用户攻击的健壮推荐系统的合适技术，以及结合多种用户反馈和偏好来生成更加可靠的推荐系统。
作者简介
弗朗西斯科·里奇（Francesco Ricci），意大利博尔扎诺自由大学计算机科学副教授。目前他的研究兴趣包括推荐系统、智能接口、移动系统、机器学习、案例推理、信息和通信技术在旅游中的应用。他是《Journal of Information Technology and Tourism》杂志的编委，还是ACM和IEEE会员。他还是ACM会议推荐系统分会的指导委员会成员。
利奥·罗卡奇（Lior Rokach），以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。他是智能信息系统方面公认的专家，在这一领域处于领先地位。他的主要研究领域包括数据挖掘、模式识别和推荐系统。他的70篇论文被主流期刊、会议和书籍等引用。
布拉哈·夏皮拉（Bracha Shapira），以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。目前她的研究兴趣包括推荐系统、信息检索、个性化、用户建模和社交网络。她是本-古里安大学德国电信实验室研究项目负责人，并且还是ACM和IEEE会员。
目录信息
Recommender Systems Handbook,Second Edition
出版者的话
推荐序一
推荐序二
推荐序三
译者序
前言
译者简介
第1章 推荐系统：简介和挑战1
1.1 简介1
1.2 推荐系统的功能3
1.3 数据和知识来源5
1.4 推荐技术7
1.5 推荐系统评估10
1.6 推荐系统应用11
1.7 推荐系统与人机交互13
1.8 高级话题14
1.9 挑战16
1.9.1 偏好获取与分析16
1.9.2 交互17
1.9.3 新的推荐任务18
参考文献19
第一部分 推荐系统技术
第2章 基于邻域的推荐方法综述24
2.1 简介24
2.1.1 基于邻域方法的优势25
2.1.2 目标和概要26
2.2 问题定义和符号26
2.3 基于邻域的推荐27
2.3.1 基于用户的评分预测28
2.3.2 基于用户的分类预测方法28
2.3.3 回归与分类29
2.3.4 基于物品的推荐29
2.3.5 基于用户和基于物品的推荐方法的比较30
2.4 基于邻域方法的要素31
2.4.1 评分标准化31
2.4.2 相似度权重的计算33
2.4.3 邻域的选择37
2.5 高级进阶技术37
2.5.1 基于图的方法38
2.5.2 基于学习的方法40
2.6 总结44
参考文献44
第3章 协同过滤方法进阶48
3.1 简介48
3.2 预备知识49
3.2.1 基准预测49
3.2.2 Netflix数据50
3.2.3 隐式反馈51
3.3 矩阵分解模型51
3.3.1 SVD52
3.3.2 SVD++53
3.3.3 时间敏感的因子模型54
3.3.4 比较57
3.3.5 小结58
3.4 基于邻域的模型59
3.4.1 相似度度量59
3.4.2 基于相似度的插值60
3.4.3 联合派生插值权重61
3.4.4 小结63
3.5 增强的基于邻域的模型63
3.5.1 全局化的邻域模型64
3.5.2 因式分解的邻域模型67
3.5.3 基于邻域模型的动态时序71
3.5.4 小结72
3.6 基于邻域的模型和因子分解模型的比较73
参考文献75
第4章 基于内容的语义感知推荐系统77
4.1 简介77
4.2 基于内容的推荐系统概述77
4.2.1 基于关键词的向量空间模型79
4.2.2 用户特征学习的方法80
4.2.3 基于内容过滤的优缺点81
4.3 自上而下的语义方法82
4.3.1 基于本体资源的方法83
4.3.2 基于非结构化或半结构化百科知识的方法84
4.3.3 基于关联开放数据的方法86
4.4 自下而上的语义方法90
4.4.1 基于判别式模型的方法90
4.5 方法比较与小结94
4.6 总结与未来挑战95
致谢96
参考文献96
第5章 基于约束的推荐系统103
5.1 简介103
5.2 推荐知识库的开发105
5.3 推荐过程中的用户导向作用108
5.4 计算推荐结果113
5.5 实际应用的经验114
5.6 未来的研究方法116
5.7 总结118
参考文献118
第6章 情境感知推荐系统123
6.1 简介和动机123
6.2 推荐系统中的情境124
6.2.1 什么是情境124
6.2.2 推荐系统中模型化情境信息的表征性方法125
6.2.3 推荐系统中主要的情境信息建模方法127
6.2.4 获取情境信息130
6.3 结合具有代表性情境的推荐系统范式131
6.3.1 情境预过滤133
6.3.2 情境后过滤136
6.3.3 情境建模137
6.4 讨论和总结138
致谢140
参考文献140
第7章 推荐系统中的数据挖掘方法145
7.1 简介145
7.2 数据预处理146
7.2.1 相似度度量方法146
7.2.2 抽样147
7.2.3 降维148
7.2.4 去噪150
7.3 监督学习150
7.3.1 分类150
7.3.2 分类器的集成157
7.3.3 评估分类器157
7.4 无监督学习159
7.4.1 聚类分析159
7.4.2 关联规则挖掘161
7.5 总结162
参考文献163
第二部分 推荐系统评估
第8章 推荐系统的评估170
8.1 简介170
8.2 实验设置171
8.2.1 离线实验172
8.2.2 用户调查173
8.2.3 在线评估175
8.2.4 得出可靠结论176
8.3 推荐系统属性178
8.3.1 用户偏好179
8.3.2 预测精度179
8.3.3 覆盖率186
8.3.4 置信度187
8.3.5 信任度188
8.3.6 新颖性188
8.3.7 惊喜度189
8.3.8 多样性190
8.3.9 效用191
8.3.10 风险191
8.3.11 健壮性192
8.3.12 隐私192
8.3.13 适应性193
8.3.14 可扩展性193
8.4 结论193
参考文献194
第9章 使用用户实验评估推荐系统198
9.1 简介198
9.2 理论基础与现有工作199
9.2.1 理论基础：Knijnenburg等人提出的评估框架199
9.2.2 现有以用户为中心的研究概览以及有前景的方向201
9.3 实践指南203
9.3.1 研究模型203
9.3.2 参与者206
9.3.3 实验操控207
9.3.4 测量209
9.3.5 统计评估214
9.4 结论219
参考文献221
第10章 对推荐结果的解释：设计和评估228
10.1 简介228
10.2 推荐设计的呈现和交互229
10.2.1 推荐呈现229
......
· · · · · · (收起)
读后感
专题性质的， 从推荐引擎中数据预处理， 基本挖掘算法， 各种推荐方式， 到用户界面对用户采用的影响都有涉及。 对于一个想将推荐作为方向做下去的人， 必须要看该书。 每个专题都会列出专题涉及到的论文及将来的发展趋势， 具有很好的指导作用
评分专题性质的， 从推荐引擎中数据预处理， 基本挖掘算法， 各种推荐方式， 到用户界面对用户采用的影响都有涉及。 对于一个想将推荐作为方向做下去的人， 必须要看该书。 每个专题都会列出专题涉及到的论文及将来的发展趋势， 具有很好的指导作用
评分Preface Contents Contributors 1 Recommender Systems: Introduction and Challenges 1.1 Introduction 1.2 Recommender Systems' Function 1.3 Data and Knowledge Sources 1.4 Recommendation Techniques 1.5 Recommender Systems Evaluation 1.6 Recommender Systems Appli...
评分专题性质的， 从推荐引擎中数据预处理， 基本挖掘算法， 各种推荐方式， 到用户界面对用户采用的影响都有涉及。 对于一个想将推荐作为方向做下去的人， 必须要看该书。 每个专题都会列出专题涉及到的论文及将来的发展趋势， 具有很好的指导作用
评分专题性质的， 从推荐引擎中数据预处理， 基本挖掘算法， 各种推荐方式， 到用户界面对用户采用的影响都有涉及。 对于一个想将推荐作为方向做下去的人， 必须要看该书。 每个专题都会列出专题涉及到的论文及将来的发展趋势， 具有很好的指导作用
用户评价
更让我惊喜的是，这本书并没有停留在已有的技术框架上，而是对未来推荐系统的发展趋势进行了展望。作者探讨了深度学习、强化学习等新兴技术在推荐系统中的应用，以及如何构建更具解释性和可控性的推荐系统。这部分内容让我看到了这个领域的无限可能，也激发了我继续学习和探索的动力。我了解到，推荐系统不仅仅是一个静态的算法集合，而是一个不断进化、自我学习的智能体。书中对“实时推荐”和“个性化体验”的追求，让我看到了技术如何更深层次地服务于个体需求。它让我意识到，我们正处在一个由数据驱动、算法塑造的时代，而推荐系统正是这个时代的“幕后推手”之一。
评分总而言之，《推荐系统》这本书给我带来了非常丰富和深刻的体验。它不仅仅是关于技术，更是关于人、关于数据、关于我们如何在这个信息爆炸的时代更好地认识自己，并与世界互动。它拓宽了我的视野，激发了我的思考，也让我对“智能”这个词有了更全面的理解。我非常推荐任何对科技、对生活有好奇心的人来阅读这本书，相信你们也会像我一样，在这趟探索之旅中收获满满。它让我看到了一个领域从概念到落地、从技术到伦理的完整图景，是一本值得反复品读的佳作。
评分让我特别欣赏的是，这本书在讨论“公平性”和“多样性”时，展现了一种负责任的技术观。作者清晰地指出，推荐系统在追求效率和个性化的同时，也可能带来信息茧房、算法歧视等问题。书中对如何平衡个性化与多样性、如何提升推荐结果的公平性，给出了深入的探讨和一些前沿的解决方案。这让我觉得，作者不仅是一个技术专家，更是一个有社会责任感的思考者。这本书的价值，不仅仅在于教授“如何做”，更在于引导读者思考“为何这样做”以及“这样做的后果”。它让我明白，技术的发展不应脱离人文关怀和社会价值。
评分在阅读过程中，我发现这本书的语言风格非常独特。它不像很多技术书籍那样枯燥乏味，而是充满了作者个人的思考和见解，有时甚至带有一些幽默感。阅读的过程更像是一场与作者的深入交流，我能感受到他对推荐系统这个领域的深厚情感和不懈追求。这种“有人情味”的写作方式，让我在理解复杂概念的同时，也获得了一种愉悦的阅读体验。它打破了我对技术书籍的刻板印象，让我觉得学习也可以是如此有趣和充满启发的。这种“温度”的传递，让我对书中的内容有了更深的共鸣。
评分接着，我特别喜欢书中对“用户画像”的阐述。在阅读之前，我只知道推荐系统会根据我的喜好推送内容，但具体是如何“了解”我的，我一直没有一个清晰的概念。这本书用生动的语言和清晰的逻辑，剖析了用户画像的构建过程。它不仅仅是简单地记录我点击了什么、购买了什么，更重要的是，它还深入探讨了如何从这些行为中挖掘出更深层次的用户兴趣、潜在需求，甚至是一些连我自己都没有明确意识到的偏好。作者在这里举了很多形象的比喻，让我感觉自己就像是在观察一位经验丰富的侦探，如何从蛛丝马迹中拼凑出人物的性格和动机。这种对用户理解的细致入微，让我对推荐系统的“智能”有了更深的敬畏，同时也引发了我对个人隐私和数据使用的思考。这本书并没有回避这些敏感话题，而是以一种开放和建设性的态度来探讨，这让我觉得它不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于技术伦理的对话。
评分这本书的标题是《推荐系统》，让我来分享一下我的阅读体验，不过这次我得有点创新，不直接谈书里的具体章节或算法，而是从一个读者的角度，说说这本书带给我的整体感受和引发的思考，就像是在和朋友聊天一样，分享我对这个领域的“触动”。 首先，拿到这本《推荐系统》的时候，我其实是带着一种既好奇又有点“畏惧”的心情。毕竟，“推荐系统”这个词听起来就充满了技术感，我担心会是一堆枯燥的数学公式和晦涩的理论。然而，翻开第一页，我就被它吸引了。作者并非上来就抛出一堆术语，而是非常巧妙地用一些我们日常生活中都能接触到的例子，比如视频平台的“猜你喜欢”，购物网站的“为你推荐”，甚至社交媒体上的“可能认识的人”，来引入推荐系统的概念。这种“润物细无声”的引导方式，让我很快就放下了戒备，开始享受探索这个世界的乐趣。这本书没有让我觉得自己在“学习”一个复杂的科目，更像是陪我一起“发现”一个充满智慧的领域。它让我看到了，原来那些每天都在影响我们生活、塑造我们消费习惯的无形力量，背后有着如此精巧的设计和深厚的理论支撑。这种从宏观到微观的讲解，让我对推荐系统的整体脉络有了清晰的认识，不再是零散的碎片。
评分此外，这本书在讲解“内容推荐”时，也做得非常出色。它并没有将内容推荐仅仅看作是用户行为的延伸，而是深入探讨了如何理解和分析“内容”本身。无论是对文本的关键词提取、主题模型，还是对图像、视频的特征提取，书中都给出了清晰的解释。我印象最深的是，作者在分析用户对某一类内容的偏好时，不仅仅关注用户“喜欢”什么，还试图去理解用户“不喜欢”什么，以及“为什么”不喜欢。这种“负反馈”的价值，在很多时候比“正反馈”更能帮助系统优化推荐结果。这本书让我意识到，好的推荐系统不仅仅是“猜中”用户的喜好，更重要的是能够“引导”用户发现新的、有价值的内容，成为一个有品位的“向导”，而不是一个盲目的“回声”。
评分这本书也给我带来了很多关于“未来生活”的畅想。随着推荐系统技术的不断进步，我开始想象，未来的生活将是怎样的。也许，我们的衣食住行、学习娱乐，都将由高度智能化的推荐系统来辅助决策，它们能够比我们自己更了解我们的需求，并提供最合适的解决方案。当然，这种畅想也伴随着一些隐忧，比如个人自主性的削弱，以及对技术过度依赖的风险。这本书的讨论，让我对这些问题有了更清晰的认识，也促使我更加审慎地思考技术与人类社会的关系。它让我看到，技术并非目的，而是服务于人类幸福的工具，而我们每个人都有责任去引导它的方向。
评分这本书的另一大亮点在于，它非常注重理论与实践的结合。在讲解每一个算法或模型时，作者都会穿插一些实际的应用案例，并提及相关的技术栈和开源工具。虽然我不是一个开发者，但这些信息让我对推荐系统的落地有了更直观的了解。我能感受到，书中的每一句话都凝聚了作者的实践经验和对行业趋势的深刻洞察。它并没有将技术讲得高高在上，而是以一种非常“接地气”的方式，让读者理解技术的价值和应用场景。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学方式，让我受益匪浅。我不再只是被动地接受信息，而是开始思考如何将这些知识应用到实际问题中。
评分让我印象深刻的还有书中对“协同过滤”算法的解读。我之前也接触过一些关于推荐系统的介绍，但往往止步于“相似的用户喜欢相似的东西”这种表层概念。而这本书则非常扎实地剖析了协同过滤背后的原理，无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤，都讲解得非常透彻。作者用了很多图示和简单的数学模型来辅助理解，即使是对数学不那么敏感的读者，也能相对轻松地掌握其核心思想。我尤其喜欢它讲解“冷启动”问题的那一部分，这是很多推荐系统面临的普遍难题，而这本书给出的解决方案，既有理论上的深度，也有实际操作上的指导意义。它让我明白了，推荐系统并非是一个“完美”的机器，它同样会遇到挑战，而工程师们是如何克服这些挑战的，本身就是一门学问。这种对技术难点的深入挖掘，让我觉得这本书的价值远不止于介绍概念。
评分再第一版的基础上增加移动相关内容，更新了最新的技术和理论，是一本不错的技术手册。
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