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。