今日头条 APP 刚发布没不久，张一鸣意识到个性化推荐引擎的重要性，于是召集所有产品和技术骨干在锦秋家园六楼办公室讨论，核心议题是要不要启动个性化推荐引擎项目。当时非常多的人担心今日头条没有 “基因” 和能力，但张一鸣却坚持不会可以学。张一鸣所谓 “可以学” 的第一步就是找项亮要他写的书（也就是这本书！)，但并没有要到，于是只好自己写了第一版推荐引擎，可惜效果不佳。直到 2018 年，今日头条已经做到很大规模了，本书作者才加入了字节跳动。

良心讲，这本书不是太好评价！如果没有看序，我大概会评分低，但看到有吴军老师做了推荐，所以猜测大概是自己底子不够，没有真正领悟到价值内核，只能从自我感受方面说下。首先，内容比较陈旧，因为出版时候 2012 年，技术更新迭代速度快，所以部分内容用今天视角读显得有些过时，其次，陈列说明类偏多，方法性的内容偏少，更像一本介绍说明。

本书基本采用数据分类的方法，每一章都介绍了一种可以用于推荐系统设计的、新类型的用户数据，然后介绍如何通过各种方法利用该数据，最后在公开数据集上评测这些方法。当然，不是所有数据都有公开的数据集，并且不是所有算法都可以进行离线评测。因此，在遇到没有数据集或无法进行离线评测的问题时，本书引用了一些著名学者的实验结果来说明各种方法的效果。

只能起一个入门了解推荐系统的作用，了解推荐系统目前的大概形式，概念，部分方法入门书

值得重温的书

作者用非常通俗易懂的文字，比较系统全面的介绍了推荐系统的算法、评估指标、系统架构等内容。算法部分由浅入深，从协同过滤到隐语意模型再到评分模型，并在某些部分附上 python 代码。但是，本书的内容比较偏入门，很多内容都是点到即止。总结下来，这本书是一本优秀的推荐系统入门书籍，适合没有基础，对推荐系统没有了解的童鞋。

对于想学习推荐系统的人来说真是必读书之一