本書主要講解推薦系統中的召回算法和排序算法，以及各個算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的實現和應用。 書中本著循序漸進的原則進行講解。首先，介紹推薦系統中推薦算法的數學基礎，推薦算法的平臺、工具基礎，以及具體的推薦系統。其次，對推薦系統中的召回算法進行講解，主要包括基于行為相似的協同過濾召回和基于內容相似的Word2vec 召回，并且介紹其在Spark、TensorFlow 主流工具中的實現與應用。再次，講解推薦系統中的排序算法，包括線性模型、樹模型和深度學習模型，分別介紹邏輯回歸、FM、決策樹、隨機森林、GBDT、GBDT+LR、集成學習、深度森林、DNN、Wide ＆ Deep、DeepFM、YouTube推薦等模型的原理，以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow 主流工具中的實現與應用。最后，介紹推薦算法的4 個實踐案例，幫助讀者進行工程實踐和應用，并且介紹如何在Notebook 上進行代碼開發和算法調試，以幫助讀者提升工作效率。

隨著互聯網行業的高速發展，人們獲取信息的方式越來越多，從主動獲取信息逐漸變為被動接收信息，信息量也呈爆發式增長。因此，人們已經從信息匱乏時代進入信息“過載”時代。人們對信息獲取的有效性和針對性的需求隨之出現，推薦系統也應運而生。推薦系統就是互聯網時代的一種信息檢索工具，推薦系統的任務就是連接用戶和信息，創造價值。
推薦系統從20世紀90年代開始出現，逐漸成為一門獨立的學科，并且在學術界和工業界應用中都取得了諸多成果。本書主要講解目前學術界和工業界的一些主流、常用的推薦方法和工具。
首先從基礎開始，介紹數學基礎、具體的推薦系統，以及常用的推薦算法工具，包括目前主流的工具Sklearn、Spark MLlib、TensorFlow，并且介紹效率提升工具Zeppelin Notebook和Jupyter Notebook。
隨后講解推薦系統中的召回算法，包括常見的協同過濾和Word2vec兩個算法，并且介紹這兩個算法在Spark、TensorFlow主流工具中的實現。
接著講解推薦系統中的排序算法——線性模型，包括常見的邏輯回歸和FM兩個算法，并且介紹這兩個算法在Sklearn、Spark、TensorFlow主流工具中的實現。
然后講解推薦系統中的排序算法——樹模型，包括常見的隨機森林、GBDT、GBDT+LR、集成學習算法以及最近出現的深度森林算法，并且介紹各個算法在Sklearn、Spark、TensorFlow主流工具中的實現。
之后講解推薦系統中的排序算法——深度學習模型，包括深度學習在推薦算法中的應用、常見的DNN算法以及最近出現的DeepFM、Wide ＆ Deep、YouTube推薦模型等，并且介紹各個算法在TensorFlow工具中的實現。
最后講解電商平臺的商品召回、音樂的評分預測、Kaggle競賽Outbrain的點擊率預估和電商商品點擊率預估4個推薦算法的實踐案例，并且講解在Notebook上進行代碼開發的實踐案例和算法調試的實踐案例。
本書主要對推薦系統中的常見方法和工具進行全面講解，并且配合講解算法原理、實現以及案例，通過本書可從基礎到實踐全面掌握推薦系統中的推薦算法。
學習本書內容需要具備以下基礎：Python基礎知識、Spark基礎知識、TensorFlow基礎知識、Scala基礎知識、線性代數基礎知識等。
本書面向以下各類讀者：機器學習工程師、數據挖掘工程師、大數據工程師、各高校的研究生和高年級本科生等。
本書學習指南
第1部分 推薦系統的算法基礎
第1章 數學基礎
第2章 推薦系統介紹
第3章 推薦算法工具
本部分涵蓋以下內容：
√推薦算法的基礎知識講解，包括數學基礎知識的講解，如對線性代數、概率與統計、損失函數、優化方法和評價方法等內容的介紹；
√對具體推薦系統的介紹；
√常用的推薦算法工具，如Sklearn、Spark MLlib、TensorFlow、Zeppelin Notebook和Jupyter Notebook
通過本部分的學習，可掌握數學基礎、常用工具、推薦系統入門等相關知識

第2部分 推薦系統的召回算法
第4章 協同過濾——基于行為相似的召回
第5章 Word2vec——基于內容相似的召回
本部分介紹推薦系統的召回算法，包含常見的協同過濾和Word2vec
通過本部分的學習，可掌握常見的兩個召回算法，以及其在Spark、TensorFlow主流工具中的實現，讀者可以實現簡單的召回方法開發，并可以實現具體的實踐應用

第3部分 推薦系統的排序算法——線性模型
第6章 邏輯回歸
第7章 因子分解機（FM）
第4部分 推薦系統的排序算法——樹模型
第8章 決策樹
第9章 集成學習
第5部分 推薦系統的排序算法——深度學習模型
第10章 深度學習在推薦算法中的應用
第11章 DNN算法
第12章 Wide ＆ Deep模型
第13章 DeepFM模型
第14章 YouTube的深度神經網絡模型
這幾部分介紹推薦系統的排序算法，包括線性模型、樹模型、深度學習模型：
√線性模型部分介紹邏輯回歸、FM算法等內容；
√樹模型部分介紹決策樹、隨機森林、GBDT、GBDT+LR、集成學習、深度森林等內容；
√深度學習模型部分介紹DNN、Wide ＆ Deep、DeepFM、YouTube推薦模型等內容
通過這幾部分的學習，可掌握常見的排序算法，以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow主流工具中的實現，讀者可以實現簡單的排序方法開發，并可以實現具體的實踐應用

第6部分 推薦系統的算法實踐
第15章 實踐——基于電商平臺的商品召回
第16章 實踐——基于邏輯回歸的音樂評分預測
第17章 實踐——Kaggle競賽Outbrain的點擊率預估
第18章 實踐——基于深度學習的電商商品點擊率預估
第19章 Notebook實踐
本部分介紹推薦算法的具體實踐，包括電商平臺的商品召回、音樂評分預測、Outbrain的點擊率預估和電商商品點擊率預估4個推薦算法的實踐案例，以及Notebook的使用方法（包括Zeppelin Notebook和Jupyter Notebook）
通過本部分的學習，可以幫助讀者進行具體的工程實踐和應用，以及掌握Notebook的使用方法，提升工作效率

在本書的編寫過程中，參考了一些國內外文獻，主要如下。
【第1章】1.4節“優化方法”，參考了張志華審校的《深度學習》一書中的第8章（英文版是由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville編寫的Deep Learning）。
【第5章】5.1節“Word2vec算法”，參考了Xin Rong在2016年發表的論文Word2vec Parameter Learning Explained。
【第6章】6.1節“邏輯回歸算法”，參考了李航編寫的《統計學習方法》的第6章。
【第7章】7.1節“FM算法”，參考了美團技術文章《深入FFM原理與實踐》、Steffen Rendle在2010發表的論文Factorization Machines、Yu-Chin Juan在2016年發表的論文Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction。
【第9章】9.1節“GBDT+LR算法”，參考了He Xinran在2014年發表的論文Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook。9.2節“深度森林算法”，參考了周志華在2018年發表的論文Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks。
【第11章】11.2.2節“Attention機制”，參考了Colin Raffel在2016年發表的論文Feed- forward networks with attention can solve some long-term memory problems。
【第12章】參考了Heng-Tze Cheng在2016年發表的論文Wide ＆ Deep Learning for Recommender Systems。
【第13章】參考了Huifeng Guo在2017年發表的論文DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction。
【第14章】參考了Paul Covington在2016年發表的論文Deep Neural Networks for YouTube Recommendations。
另外，書中參考的部分內容未能找到原始出處和作者，在此對相關作者表示衷心感謝。
何娟、何丹、黃春林參與了全書的編寫、整理及校對工作。邱泰生、吳德龍對全書提出了寶貴意見。
由于筆者的水平有限，編寫時間倉促，書中難免會出現一些錯誤或者不準確的地方，懇請讀者批評指正。讀者也可以通過微信公眾號“推薦系統算法實踐”、郵箱403122592@qq.com和QQ群715526135 聯系到我，期待能夠得到讀者朋友的真摯反饋，在技術之路上互勉共進。
本書在寫作的過程中得到了很多朋友及同事的幫助和支持，在此表示衷心感謝！
在工作中筆者也得到了很多同事的指導、支持和幫助，尤其感謝王雪暉、吳俊彥、邱泰生、KUN BAI、吳德龍、江偉森、李釗、吳春成、周遠遠、林偉兵、黃韜、文雙炳，米成錦、郭嘉杰、謝維邦、彭佑輝、鐘俊葳、郭鑫鵬、謝毅、陳慶麟、胡榮杰、何錦潮、戴智君、張燕、林也、邱鑫、代鋒、駱順昌、李陽、熊先明、樊鵬等給予的支持與幫助。
感謝電子工業出版社的付睿編輯，她不僅積極策劃和推動本書的出版，而且在寫作過程中提出了極為詳細的改進意見。感謝電子工業出版社的李云靜、王中英編輯為本書做了非常辛苦和專業的編輯工作。
感謝我的父母和妻子，有了你們的幫助和支持，我才有時間和精力去完成本書的寫作。
最后，將此書獻給熱愛AI和大數據技術的朋友們！
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