《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》分为4部分，包含11章。首先介绍推荐系统的基本方法，接着探讨当前流行的一些方法，具体包括协同过滤推荐系统、内容推荐系统以及混合推荐系统。接下来讨论如何运用当前的机器学习算法来实现推荐系统。最后讨论推荐系统的相关趋势和新兴技术。 《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》特别适合零基础的数据科学工作者参考和使用。它可以帮助读者从基础知识起步，逐步学习运用Python、深度学习和自然语言处理技术来构建推荐系统，以促进业务增长和提高客户忠诚度。

"著译者简介阿克谢·库尔卡尼（Akshay Kulkarni）阿克谢·库尔卡尼是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的布道师和意见领袖。他主要为财富500强和全球多家企业提供咨询服务，帮助客户实现由AI和数据科学驱动的战略转型。作为一名谷歌开发者和技术作家，他经常受邀参加AI和数据科学大会（包括O'Reilly Strata数据和AI会议以及Great International Developer Summit，GIDS），发表主旨演讲。他在多所印度**大学的研究生院担任客座教授。2019年，他入选“印度40岁以下***的40位数据科学家”名单。在空闲时间，他喜欢阅读、写作、编程，并乐于帮助有志成为数据科学家的人。他和家人居住在印度班加罗尔。阿达沙·希瓦南达（Adarsha Shivananda）阿达沙·希瓦南达是数据科学和MLOps领域的资深专家，致力于培养世界级的MLOps能力和持续交付人工智能的价值。他希望通过培训建立一个优秀的数据科学家团队，以解决客户的各种问题。他在制药、医疗保健、消费品、零售和市场营销领域都具有丰富的经验。他的爱好包括阅读和进行数据科学相关培训。他居住在印度班加罗尔。安努什·库尔卡尼（Anoosh Kulkarni）安努什·库尔卡尼是一位数据科学家和人工智能高级顾问。他与全球各行业的客户广泛合作，利用机器学习、自然语言处理（NLP）和深度学习来帮助客户解决业务问题。他乐于指导人们掌握和应用数据科学，主持过许多数据科学/机器学习会议，并乐于帮助有志成为数据科学家的人规划职业生涯。他在大学举办ML/AI研讨会，并积极参与人工智能和数据科学相关的网络研讨会、演讲和大会。他和家人居住在印度班加罗尔。V. 阿迪西亚·克里希南（V.Adithya Krishnan）V.阿迪西亚·克里希南是一位数据科学家和MLOps工程师。他与全球各行业的客户合作，利用机器学习来帮助他们解决业务问题。他在人工智能及机器学习领域有丰富的经验，包括时间序列预测、深度学习、NLP、机器学习、图像处理和数据分析。目前，他正在开发一套先进的工具来观察模型的实际应用价值，这套工具包括持续对模型和数据进行监控以及对实现的商业价值进行跟踪。他在IEEE会议发表过一篇论文，题为“基于深度学习的距离估计方法”，该论文与印度国防研究与发展机构（DRDO）联合署名。他和家人居住在印度金奈。欧拉欧拉擅长于问题的引导和拆解，目前感兴趣的方向包括机器学习、人工智能和商业分析。"

前 言 近些年来，推荐系统受到了广泛关注，并在不同领域得到广泛应用，有效推动了销量和利润的增长。在这样的背景下，掌握推荐系统的开发技能成为了一项重要的加分项。本书专为有此需求的读者设计，即便是零基础的读者，也能通过本书掌握推荐系统的相关概念，并学会如何开发推荐系统。 本书分为4部分，包含11章。 第Ⅰ部分包含第 1 章和第 2 章，介绍了推荐系统的基本概念和方法。第Ⅱ部分包含第 3 章到第 6 章，探讨了当前流行的推荐方法，如协同过滤推荐系统、内容推荐系统以及混合推荐系统。 第Ⅲ部分包含第 7 章和第 8 章，讨论了如何运用先进的机器学习算法来构建推荐系统。第Ⅳ部分包含第 9 章到第 11 章，讨论了推荐系统的最新发展趋势和新技术。 本书中提供的实现代码和所需数据集可在GitHub上找到，网址为github.com/apress/applied-recommender-systems-python。为了顺利完成本书中的所有项目，建议在Windows或Unix操作系统上安装并运行Python 3.x或更高版本，处理器频率应达到2.0 GHz，内存至少4 GB。可以通过其他渠道或Anaconda下载Python，并使用Jupyter笔记本完成所有编码工作。本书假设读者具有基本的Keras知识并了解如何安装机器学习和深度学习需要用到的基础库。在实践过程中，建议升级或安装书中提及的所有库至最新版本。