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| 編輯推薦： |
你为什么要买一本推荐系统的书，你一定就是想最终开发出真正的推荐系统。
你并不是想学习各种原理、算法，这些都是手段而不是目的。
本书可以满足你。
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本书最终就是带你开发出三个真正的推荐系统新闻推荐系统、音乐推荐系统、图书推荐系统。
真正的推荐系统是高度复杂的，可能用到多种算法、多种语言。
但，这不是我们学习的*路径，也不是把一堆知识乱如团给你的理由。
真正好书应该是可以抽丝剥茧、化繁为简、找到合理颗粒度的能力。
本书努力去做了。
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本书假定，你只懂Python,就可以了。
然后，缺什么我们给你补什么。
只给你紧急而必需的（因为我们相信我们是给你推开一扇门，后面的留给后面）
-
我们认为：具体的，总比抽象的更好理解
我们认为：动手做出的，总是听说的要真实
我们认为：人的认知就应该是从具体到抽象，再从抽象到具体。从抽象到抽象都是不负责的。
我们认为：读者是有感悟力的，只是缺少行动的抓手。
所以，我们给你一个又一个实例。
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小的知识点，有小的实例。
当你可以把这一个个小实例都能做出来了，就可以顺利地进入下一步构建再大的项目了（这也是刻意练习的思想）
终结的有三个大实例
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| 內容簡介： |
本书是一本关于推荐系统从入门到进阶的读物，采用理论 实践的形式展开，不仅对各种推荐算法进行了介绍，还对算法所涉及的基础理论知识进行了补充。
全书共分为3篇：
- 第1篇是推荐系统的背景介绍和入门，包括走进推荐系统、搭建你的*个推荐系统和推荐系统常用数据集介绍；
- 第2篇是推荐系统涉及的算法介绍、冷启动和效果评估，包括数据挖掘让推荐系统更懂你、基于用户行为特征的推荐、基于标签的推荐、基于上下文的推荐、基于点击率预估的推荐、推荐系统中的冷启动和推荐系统中的效果评估；
- 第3篇是推荐系统实例，包括搭建一个新闻推荐系统、搭建一个音乐推荐系统、搭建一个图书推荐系统和业界推荐系统架构介绍。
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书中的实例开发几乎都是基于公开的数据集进行的，当然也涉及一些网络中获取的数据，其最终目的都是让读者能够更好地理解推荐算法，更直观地认识推荐系统。
书中所涉及的数据集和实例代码都会提供给读者，这不仅在一定程度上方便读者学习，而且为以后的工作提供了便利。
本书是一本关于推荐系统从入门到进阶的读物，采用理论 实践的形式展开，不仅对各种推荐算法进行了介绍，还对算法所涉及的基础理论知识进行了补充。
全书共分为3篇：
- 第1篇是推荐系统的背景介绍和入门，包括走进推荐系统、搭建你的*个推荐系统和推荐系统常用数据集介绍；
- 第2篇是推荐系统涉及的算法介绍、冷启动和效果评估，包括数据挖掘让推荐系统更懂你、基于用户行为特征的推荐、基于标签的推荐、基于上下文的推荐、基于点击率预估的推荐、推荐系统中的冷启动和推荐系统中的效果评估；
- 第3篇是推荐系统实例，包括搭建一个新闻推荐系统、搭建一个音乐推荐系统、搭建一个图书推荐系统和业界推荐系统架构介绍。
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书中的实例开发几乎都是基于公开的数据集进行的，当然也涉及一些网络中获取的数据，其最终目的都是让读者能够更好地理解推荐算法，更直观地认识推荐系统。
书中所涉及的数据集和实例代码都会提供给读者，这不仅在一定程度上方便读者学习，而且为以后的工作提供了便利。
本书非常适合有一定编程基础、对推荐系统感兴趣的读者，希望用推荐算法完成设计的高等院校计算机或电子信息专业的学生，准备开设推荐系统实践课的授课老师，学习过Python、希望进一步提升编程水平的开发者，初学数据挖掘、机器学习的算法工程师或数据分析师阅读使用。
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| 內容試閱：
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1．大量应用实例，实战性强
本书共包含34个实例，其中最后三个为完整的推荐系统实例，在读者进行基础知识学习的同时，可通过相应的实例加深对理论的理解。最后三个完整的实例更是将读者从一个分散化的学习状态带入一个完整的推荐系统开发中来，对学习和工作都有很强的指导意义。
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2．完整的源代码和数据集
书中所涉及的实例源代码和相关数据集都免费提供给读者，学习更加方便。
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3．内容全面，应用性强
本书按照推荐系统入门、进阶、实战的顺序，由浅入深、循序渐进，尽最大可能地将推荐系统的知识通俗易懂地展现给读者。
4．大量宝贵经验的分享
授人以鱼不如授人以渔。本书在讲解知识的过程中，更加注重方法和经验的传递，在不涉及公司隐私的前提下，尽可能地将实践经验穿插在每个章节中，以帮助读者在学习或工作中规避和解决一些问题。
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5．知识导图总结
本书每章最后都包含一幅知识导图，这是对该章知识的概括，读者可以在学习该章前或学习该章后进行查看，方便对该章知识进行概览和了解。
每章的知识导图和整本书的知识导图也会免费提供给读者。
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6．社群交流，在线解答
本书的读者可以获取作者的个人微信。作者邀请各位读者进入本书的读者群，方便后期的问题解答和学习交流。
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