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本書由五部分組成：推薦系統(tǒng)的技術、評估、應用、人機交互及高級話題。第一部分展示了如今構建推薦系統(tǒng)的流行和基礎的技術，如協(xié)同過濾、基于語義的方法、數(shù)據(jù)挖掘方法和基于情境感知的方法。第二部分主要關注離線和真實用戶環(huán)境下用于評估推薦質量的技術及方法。第三部分包括了一些推薦技術多樣性的應用。首先簡述了與工業(yè)實現(xiàn)和推薦系統(tǒng)開發(fā)相關的一般性問題，隨后詳細介紹了推薦系統(tǒng)在各領域中的應用：音樂、學習、移動、社交網(wǎng)絡及它們之間的交互。第四部分包含了探討一系列問題的文章，這些問題包括推薦的展示、瀏覽、解釋和視覺化以及人工決策與推薦系統(tǒng)相關的重要問題。第五部分收集了一些關于高級話題的文章，例如利用主動學習技術來引導新知識的學習，構建能夠抵擋惡意用戶攻擊的健壯推薦系統(tǒng)的合適技術，以及結合多種用戶反饋和偏好來生成更加可靠的推薦系統(tǒng)。

前　言Recommender Systems Handbook,Second Edition推薦系統(tǒng)是為用戶推薦所需物品的軟件工具和技術。提供的推薦旨在通過各種決策過程來支持用戶，例如，買什么物品、聽什么歌曲或讀什么新聞。推薦系統(tǒng)的價值在于幫助用戶解決信息過載和做出更好的選擇，也是現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)領域最強大和最流行的信息發(fā)現(xiàn)工具之一。因此，人們提出了各式各樣的推薦技術，并在過去的10年中將其中很多方法成功地運用在商業(yè)環(huán)境。
推薦系統(tǒng)的發(fā)展需要多學科的支持，涉及來自各個領域的專家知識，如人工智能、人機交互、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學、決策支持系統(tǒng)、市場營銷和消費者行為學等。
本書第1版在四年前出版，并受到了推薦系統(tǒng)社區(qū)的一致好評。伴隨著推薦系統(tǒng)研究的日新月異，這些好評激勵我們來更新本書。本書第2版重新整理了第1版中各章節(jié)的內容并在相應章節(jié)融入了該領域的新進展。本書基于第1版做了較大修訂；大約有一半的章節(jié)是新增的，并且保留的章節(jié)相比第1版也做了相應更新。
盡管第2版發(fā)生了較大修訂，但本書的目標始終不渝。本書呈現(xiàn)了基礎知識和更高級的話題兩方面，通過展示推薦系統(tǒng)的主要概念、理論、方法論、趨勢、挑戰(zhàn)和應用等連貫而又統(tǒng)一的知識體系，幫助讀者從差異中梳理出頭緒。這是目前唯一一本全面闡述推薦系統(tǒng)的書，完全涵蓋推薦系統(tǒng)主要技術的多個方面。本書中的豐富信息和實踐內容為研究人員、學生和行業(yè)中的實踐者提供了一個有關推薦系統(tǒng)的全面且簡潔方便的參考源。
本書不僅詳細地介紹了推薦系統(tǒng)研究的經(jīng)典方法，同時也介紹了最近發(fā)表的新方法及其擴展。本書由五部分組成：推薦系統(tǒng)的技術、評估、應用、人機交互及高級話題。第一部分展示了如今構建推薦系統(tǒng)的最流行和最基礎的技術，如協(xié)同過濾、基于語義的方法、數(shù)據(jù)挖掘方法和基于情境感知的方法。第二部分主要關注離線和真實用戶環(huán)境下用于評估推薦質量的技術及方法。第三部分包括一些推薦技術多樣性的應用，首先簡述與工業(yè)實現(xiàn)和推薦系統(tǒng)開發(fā)相關的一般性問題，隨后詳細介紹推薦系統(tǒng)在各領域中的應用：音樂、學習、移動、社交網(wǎng)絡及它們之間的交互。第四部分包含探討一系列問題的文章，這些問題包括推薦的展示、瀏覽、解釋和視覺化以及人工決策與推薦系統(tǒng)相關的重要問題。第五部分收集了一些關于高級話題的文章，例如，利用主動學習技術來引導新知識的學習，構建能夠抵擋惡意用戶攻擊的健壯推薦系統(tǒng)的合適技術，以及結合多種用戶反饋和偏好來生成更加可靠的推薦系統(tǒng)。
我們要感謝所有為本書做出貢獻的作者。感謝所有審閱人員提出的慷慨意見及建議。特別感謝Susan Lagerstrom-Fife和Springer的成員，感謝他們在寫這本書過程中的合作。最后我們希望這本書有助于這一學科的發(fā)展，為新手提供一個卓有成效的學習方案，能夠激起更多專業(yè)人士有興趣參與本書所討論的主題，使這個具有挑戰(zhàn)性的領域能夠碩果累累，長足發(fā)展。
Francesco RicciLior RokachBracha Shapira

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