弗朗西斯科·裡奇、利奧·羅卡奇、布拉哈·夏
皮拉、保羅B.坎特編寫的《推薦繫統(技術評估及高
效算法)》彙聚不同領域專家學者的理論成果和實踐
經驗，全面介紹推薦繫統的主要概念、理論、趨勢、
挑戰和應用，詳細闡釋如何支持用戶決策、計劃和購
買過程。書中既詳細講解了經典方法，又介紹了些新
研究成果，內容涵蓋人工智能、人機交互、信息技術
、數據挖掘、統計學、自適應用戶界面、決策支持繫
統、市場和客戶行為等領域，無論是從事技術開發，
還是從事產品營銷的讀者，都能從中受益。
本書可分成五部分，共25章。第1章是概述，繫
統介紹推薦繫統的概念、功能、應用領域以及當前應
用過程中遇到的問題與挑戰。第一部分(第2-7章)介
紹當前構建推薦繫統最普遍使用的技術．如協同過濾
、基於內容的數據挖掘方法、上下文相關的方法等。
第二部分(第8-12章)概述已用於評價推薦質量的技術
和方法，涉及推薦繫統設計與實踐方面，描述設計和
實施推薦繫統的注意事項，為選擇更合適的算法提供
準則，以及評估用於開發推薦繫統的方法、挑戰和評
測指標。第三部分(第13～17章)討論推薦繫統如何呈
現、瀏覽、解釋和可視化等若干問題，這一部分討論
的技術使推薦過程更加結構化以及具有可交互性。第
四部分(第18～21章)討論利用各類用戶生成內容(UGC
，如標簽、搜索查詢、信任評價等)產生類型新穎且
更可信的推薦結果。第五部分(第22～25章)討論推薦
繫統的高級課題，如探索用主動學習的原則來指導獲
取新知識；防止推薦繫統受惡意用戶攻擊的合適技術
；如何整合多種類型的用戶反饋和用戶偏好信息來構
造更可靠的推薦繫統。

出版者的話
**序一
**序二
譯者序
前言
第1章 概述
**部分 基礎技術
第2章 **繫統中的數據挖掘方法
第3章 基於內容的**繫統：前沿和趨勢
第4章 基於近鄰**方法綜述
第5章 協同過濾算法的**課題
第6章 開發基於約束的**繫統
第7章 情境感知**繫統
第二部分 **繫統的應用與評估
第8章 **繫統評估
第9章 IPTV服務提供商推薦繫統：一個大規模真實產品環境的應用
**0章 走出實驗室的**繫統
**1章 匹配**繫統的技術與領域
**2章 用於技術強化學習的**繫統
第三部分 **繫統的影響
**3章 基於評價**繫統的進展
**4章 構建*值得信任和具有說服力的**繫統：特性對評估**繫統的影響
**5章 設計和評估**繫統的解釋
**6章 基於實例評價研究的產品**繫統的可用性準則
**7章 基於示意圖的產品目錄可視化
第四部分 **繫統與群體
**8章 個性化Web搜索中的群體、協作與**繫統
**9章 社會化標簽推薦繫統
第20章 信任和**
第21章 組**繫統
第五部分 **算法
第22章 **繫統中的偏好聚合
第23章 **繫統中的主動學習
第24章 多準則**繫統
第25章 具有健壯性的協同**
參考文獻
本書貢獻者名單
翻譯團隊名單