推荐系统：原理与实践_［美］查鲁·C. 阿加沃尔_9787111600329

本书介绍当前推荐系统领域中的经典方法。不仅详细讨论了各类方法，还对同类技术进行了归纳总结，这有助于读者对当前推荐系统研究领域有全面的了解。书中提供了大量的例子和习题来帮助读者深入理解和掌握相关技术。此外，本书还介绍了当前新的研究方向，为读者进行推荐系统技术的研究提供参考。本书既可以作为计算机相关专业本科生和研究生的教材，也适合开发人员和研究人员阅读。

前言Recommender Systems: The Textbook大自然呈现在我们面前的只是一头狮子的尾巴。但不要怀疑狮子的存在，尽管它因为身型巨大不能马上现出全身。
——Albert Einstein随着Web成为商务和电子交易的重要媒介，推荐系统在20世纪90年代变得越来越重要。人们很早就认识到Web为个性化服务提供了空前的机会，这是其他渠道是不可能做到的。特别是Web为数据收集提供了便利，并且提供了一种非侵入式地推荐物品的用户界面。
自此以后，在公众眼中，推荐系统已经得到了显著的发展。这一事实的证据是，有许多会议和研讨会专门探讨该领域。会议ACM Conference on Recommender Systems特别值得一提，因为它为该领域定期贡献了许多前沿工作。推荐系统领域非常多样化，因为它能够使用各种类型的用户偏好数据和用户需求数据来做推荐。推荐系统中最著名的方法包括协同过滤方法、基于内容的方法和基于知识的方法。这三种方法构成了推荐系统研究领域的基本支柱。近年来，已经设计了一些专门的方法来针对不同的数据领域和上下文，例如时间、位置和社会信息。针对专门的场景提出了大量高级的方法，这些方法可以调整用于不同的应用领域，例如查询日志挖掘、新闻推荐和计算广告。本书的结构安排体现了这些重要的话题。本书的章节可以分为三类：
1）算法和评估：这些章节讨论了推荐系统中的基本算法，包括协同过滤方法（第2和4章）、基于内容的方法（第4章）和基于知识的方法（第5章）。这些方法的混合在第6章中讨论。第7章讨论了推荐系统评估。
2）特定领域和上下文的推荐：推荐系统的上下文在提供有效推荐方面扮演了至关重要的角色。例如，一个用户想要用其位置作为附加的上下文（context）来查找饭店。推荐的上下文可以被看作是影响推荐目标的重要辅助信息。不同类型的域，例如时间数据、空间数据和社会数据，提供了不同类型的上下文。相关的方法在第8～11章中讨论。第11章也讨论了利用社会信息来增加推荐过程可信度的话题。最近的话题（如分解机和可信推荐系统）在这些章节中也有涉及。
3）高级话题和应用：在第12章中，我们将从各个角度讨论推荐系统的健壮性，例如欺诈（shilling）系统、攻击模式及其防御。此外，近期的一些话题，例如排名学习、多臂赌博机、组推荐系统、多标准推荐系统和主动学习系统，将在第13章中讨论。该章的一个重要目标是向读者介绍当前研究的基本思想和原则。虽然不可能在一本书里对当前所有的研究技术细节进行讨论，但我们希望最后一章能够在高级话题方面为读者“破冰”。在这一章中，我们也研究了推荐技术的一些应用环境，例如新闻推荐、查询推荐和计算广告。本章还讨论了如何将前面章节中介绍的方法应用于各个不同的领域。
尽管本书是作为教科书来编写的，但仍有很多来自于工业界和学术界的读者。因此，我们也从应用角度和文献角度来撰写此书。书中提供了大量的示例和习题，使得它可以被用作教科书。由于大部分推荐系统课程只涵盖基础话题，因此有关基础话题的章节和算法着重于课堂教学。另一方面，工业界人员也许发现讨论上下文敏感的推荐系统的章节很有用，因为在许多真实的应用中会有大量可用的上下文辅助信息。第13章的应用部分是特别为工业界人员编写的，不过教师也许会发现它在推荐课程中也是有用的。
最后，我们对所使用的符号进行简要的介绍。本书中一直使用一个m×n的评分矩阵，记为R，其中m是用户的数量，n是物品的数量。矩阵R是不完整的，因为只有一部分项是已观测的。R的第(i,j)项表示用户i对物品j的评分，当它是已观测项时，被记为rij。当项(i,j)是由推荐算法预测得到（而不是用户指定）时，被记为带“帽子”符号（即抑扬符号）的r∧ij，表示它是一个预测的值。向量用“上划线”来表示，例如X或y。
致谢Recommender Systems: The Textbook感谢在撰书期间妻子和女儿给予我的爱和支持，感谢父母给我持续的爱。
本书得到了很多人直接和间接的帮助，我很感激他们。在撰写本书时，我收到了许多同事的反馈，他们是Xavier Amatriain、Kanishka Bhaduri、Robin Burke、Martin Ester、Bart Goethals、Huan Liu、Xia Ning、Saket Sathe、Jiliang Tang、Alexander Tuzhilin、Koen Versetrepen和Jieping Ye。感谢他们所提供的建设性反馈。这些年来，我从大量合作者那里受益良多。这些见解直接或间接地影响了本书。首先感谢多年来与我合作的Philip S. Yu。其他重要的合作者还包括Tarek F. Abdelzaher、Jing Gao、Quanquan Gu、Manish Gupta、Jiawei Han、Alexander Hinneburg、Thomas Huang、Nan Li、Huan Liu、Ruoming Jin、Daniel Keim、Arijit Khan、Latifur Khan、Mohammad M. Masud、Jian Pei、Magda Procopiuc、Guojun Qi、Chandan Reddy、Saket Sathe、Jaideep Srivastava、Karthik Subbian、Yizhou Sun、Jiliang Tang、MinHsuan Tsai、Haixun Wang、Jianyong Wang、Min Wang、Joel Wolf、Xifeng Yan、Mohammed Zaki、ChengXiang Zhai和Peixiang Zhao。我也要感谢导师James B. Orlin在早期对我的指导。
还要感谢我的经理Nagui Halim在我撰写此书时所提供的巨大支持。他的专业支持对我过去和现在的许多书都起着重要的作用。
最后，感谢Lata Aggarwal用微软PowerPoint软件帮我绘制了一些图片。

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