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配套講解視頻，對應(yīng)書中章節(jié)

觀看方式：

1、微信關(guān)注華章計算機

2、在后臺回復(fù)關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)

本書從不同角度來介紹企業(yè)級推薦系統(tǒng)構(gòu)建的理論、方法、策略。首先讓讀者對推薦系統(tǒng)有一個基礎(chǔ)的認(rèn)知，然后針對將要用到的算法知識進(jìn)行了詳細(xì)講解，接著從用戶維度、標(biāo)的物維度、算法維度、平臺方維度等角度介紹了評估方法，再進(jìn)行了工程實現(xiàn)，通過案例對工程實現(xiàn)的核心模塊、架構(gòu)設(shè)計、技術(shù)選型進(jìn)行分解。緊接其后從運營角度講解了推薦產(chǎn)品的應(yīng)用場景及設(shè)計推薦產(chǎn)品的基本原則，并進(jìn)行了實踐，通過實踐案例分析，進(jìn)一步強化前面介紹的各個知識點，讓讀者有一個系統(tǒng)認(rèn)識。

為什么要寫這本書

早開始規(guī)劃寫這本書是在2018年6月，當(dāng)時的動機主要有如下3點：

首先，我希望做一些知識梳理和價值沉淀的工作。自2009年畢業(yè)開始，我一直從事的都是與大數(shù)據(jù)、算法相關(guān)的工作，對于推薦系統(tǒng)也有近10年的實踐經(jīng)驗，特別是近9年一直在同一家公司（即我現(xiàn)在所在的公司電視貓）做推薦系統(tǒng)相關(guān)的工作。在從事推薦系統(tǒng)的工作中我遇到過很多坑，積累了一些經(jīng)驗，拓展了解決問題的思路，也有了一些自己的想法。因此，希望通過寫一本書來對自己的知識做一次全面的梳理和沉淀。

其次，給自己一定的壓力，培養(yǎng)自己的寫作習(xí)慣。我曾經(jīng)看到過一句話，大致意思是說一個人對世界的貢獻(xiàn)，在于他輸出了什么而不是吸收了什么，這句話對我的觸動比較大，平時我非常喜歡看書，但是很少輸出，我是一個不太愛整理的人，所學(xué)的知識和技能大都記錄在自己的腦海里，不夠體系化，所以我希望通過寫一本書來培養(yǎng)自己良好的寫作習(xí)慣，做一個有輸出的人。

后，我希望給推薦系統(tǒng)從業(yè)者或即將從事推薦系統(tǒng)開發(fā)的讀者提供一定的幫助。我算是從零開始自己摸索做推薦系統(tǒng)的，一路下來非常辛苦，走了很多彎路，但也從互聯(lián)網(wǎng)上獲得了很多的幫助，非常感謝這些無償輸出知識的人。我是一個樂于助人的人，一般別人問我問題，我都會給別人提供一些建議。對于推薦系統(tǒng)，經(jīng)過這么多年的訓(xùn)練，我自己有了比較多的思考、想法和經(jīng)驗，所以希望能夠系統(tǒng)地將自己所學(xué)知識分享給需要幫助的人，而通過寫書分享知識算是一種好、系統(tǒng)的方式。

2018年在規(guī)劃好大綱后，我嘗試寫了一點點，但是沒有堅持下來，每次寫幾十個字就卡住了，因為感覺無法很好地表達(dá)自己的思想，也沒有外在的激勵或者壓力逼迫自己寫下去，屈服于個人的惰性，所以就這樣放下了。

轉(zhuǎn)機發(fā)生在2019年年底。當(dāng)時與我關(guān)系很好的一個同事的夫人聯(lián)系我，說讓我?guī)е蠹乙黄疠敵�，多積淀積淀，我答應(yīng)了。之后她就組織我們團(tuán)隊幾個愿意參與寫作的同事開始在公眾號上寫文章。我寫的主題就是推薦系統(tǒng)，早的一篇發(fā)布于2019年1月23日。這之后每兩周我都會輸出一篇1萬字左右的推薦系統(tǒng)的相關(guān)文章，一直持續(xù)到2020年4月28日，中間沒有間斷過。本書的內(nèi)容是基于這些發(fā)布在公眾號上的文章所進(jìn)行的梳理、編排、修改與優(yōu)化。

讀者對象

本書主要講解與企業(yè)級推薦系統(tǒng)相關(guān)的理論與知識，聚焦于企業(yè)如何搭建、運營、優(yōu)化推薦系統(tǒng)。本書的適用人群很廣，具體來說，適合如下人員閱讀：

推薦系統(tǒng)開發(fā)及推薦算法研究的相關(guān)從業(yè)者。

未來期望從事推薦系統(tǒng)相關(guān)工作的學(xué)生。

已經(jīng)工作但是想轉(zhuǎn)行做推薦系統(tǒng)相關(guān)工作的在職人員。

從事推薦算法研究，希望對推薦系統(tǒng)在工業(yè)界應(yīng)用有所了解的高校科研人員。

對推薦系統(tǒng)感興趣的產(chǎn)品、運營人員。

期望將推薦系統(tǒng)引入產(chǎn)品體系的公司管理層。

如何閱讀本書

本書篇幅較大，一共27章，分別從不同角度來介紹企業(yè)級推薦系統(tǒng)構(gòu)建的理論、方法和策略，圍繞推薦系統(tǒng)在企業(yè)中的實踐展開，下面分別對各章內(nèi)容進(jìn)行簡單介紹。

篇為推薦系統(tǒng)基礎(chǔ)認(rèn)知，包括第1章。這一部分介紹推薦系統(tǒng)相關(guān)的基本概念與知識，幫助讀者了解推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識。

第二篇為推薦系統(tǒng)基礎(chǔ)算法，包含6章。這些章講解基礎(chǔ)、可能也是重要的企業(yè)級推薦算法。第2章介紹了企業(yè)級推薦系統(tǒng)的5種推薦范式及每種范式的應(yīng)用場景，以及推薦排序和召回的相關(guān)知識，本篇其他章（第3～7章）則介紹了基于內(nèi)容的推薦算法、協(xié)同過濾推薦算法、基于樸素機器學(xué)習(xí)思想（樸素貝葉斯、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類）的推薦算法、矩陣分解推薦算法和因子分解機等知識。我們不僅會講解算法的實現(xiàn)原理，更會講解怎么將這些算法應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)場景中，同時會對算法的優(yōu)缺點、適用范圍、未來發(fā)展等更多讀者關(guān)心的主題進(jìn)行詳細(xì)介紹。

第三篇為推薦系統(tǒng)進(jìn)階算法，包含5章。第8章講解了推薦系統(tǒng)冷啟動的相關(guān)知識點，包括各種冷啟動問題以及解決冷啟動問題的可行策略。緊接著的3章（第9～11章）分別介紹嵌入方法、深度學(xué)習(xí)方法及混合推薦算法，這些方法是目前工業(yè)界比較主流的推薦策略和方法。這一部分的后一章（即第12章）講解了構(gòu)建可解釋性推薦系統(tǒng)的相關(guān)知識點，這是其他推薦系統(tǒng)書籍中未曾涉及的主題。

第四篇為推薦系統(tǒng)評估與價值，包含2章。第13章講解推薦系統(tǒng)的評估，這一章首先從用戶維度、標(biāo)的物維度、算法維度、平臺方維度等4個維度講解每個維度有哪些評估方法，讓讀者知道從不同的角度可以對推薦系統(tǒng)進(jìn)行不同的評估。然后基于推薦系統(tǒng)產(chǎn)品的視角，從離線評估、在線評估、主觀評估等角度（并結(jié)合前面的4個維度）來系統(tǒng)講解具體的評估方法和策略。第14章講解推薦系統(tǒng)的商業(yè)價值，對于企業(yè)來說，引入推薦系統(tǒng)的主要目標(biāo)就是提升產(chǎn)品的商業(yè)價值。這一章的內(nèi)容包括推薦系統(tǒng)在用戶增長、用戶體驗提升、商業(yè)變現(xiàn)、資源節(jié)省這4個方面所起的價值和作用。

第五篇為推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn)，包含6章。這一部分系統(tǒng)地講解了推薦系統(tǒng)工程相關(guān)的知識點。其中，第15章講解了推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源、收集、預(yù)處理及特征工程的相關(guān)知識點。第16章講解了推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn)的核心模塊、架構(gòu)設(shè)計、技術(shù)選型等主題，并且以筆者團(tuán)隊的Doraemon架構(gòu)作為案例給讀者提供了一個比較接地氣的參考方案。第17章講解了AB測試的相關(guān)知識，包括AB測試的價值、在什么情況下需要AB測試、AB測試的實現(xiàn)方案等。第18章則從將推薦作為Web服務(wù)的角度來講解怎么讓推薦服務(wù)更高效、更穩(wěn)定、更快速。第19章梳理了目前業(yè)界提供推薦系統(tǒng)服務(wù)的兩種模式：事先計算式和實時裝配式，即事先將給用戶的推薦結(jié)果計算好并存下來或者在用戶訪問推薦服務(wù)時實時為用戶計算推薦結(jié)果。這一部分的后一章（即第20章）對實時推薦系統(tǒng)進(jìn)行了全面的講解，包括實時推薦系統(tǒng)的價值、系統(tǒng)架構(gòu)、具體業(yè)務(wù)場景及面臨的挑戰(zhàn)等。

第六篇為推薦系統(tǒng)產(chǎn)品與運營，包含4章。這一部分主要從產(chǎn)品和運營的角度來講解推薦系統(tǒng)。第21章從多個維度來梳理推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品形態(tài)，并講解了推薦產(chǎn)品的應(yīng)用場景及設(shè)計好的推薦產(chǎn)品的基本原則。第22章講解了推薦系統(tǒng)的UI交互和視覺展示，這屬于前端UI的范疇，也是用戶可以直接感知的部分，這一部分設(shè)計的好壞直接影響用戶的使用體驗。第23章從運營的角度來講解推薦系統(tǒng)，關(guān)注數(shù)據(jù)化運營、精細(xì)化運營及用戶畫像。推薦系統(tǒng)作為一種運營手段和工具，需要與產(chǎn)品、運營人員配合好才能化地發(fā)揮商業(yè)價值。第24章是這一部分的后一章，介紹了推薦系統(tǒng)的人工調(diào)控策略，即產(chǎn)品、運營人員怎樣對推薦系統(tǒng)進(jìn)行人工調(diào)控才可以讓推薦系統(tǒng)更好地配合公司的整體運營活動與規(guī)劃。

第七篇為推薦系統(tǒng)案例分析，包含3章。這一部分講解了推薦系統(tǒng)實踐的相關(guān)知識點。第25章重點講解了怎樣從零開始搭建一個企業(yè)級的推薦系統(tǒng)，筆者借用5W3H思考框架來闡述如何更好、更快、更高效地構(gòu)建一個可用的推薦系統(tǒng)。第26、27章是實際案例，基于筆者公司的業(yè)務(wù)講解了具體怎樣實現(xiàn)推薦系統(tǒng)。

另外本書還包括兩個附錄。附錄A梳理了推薦算法工程師成長所要做的準(zhǔn)備，對于想從事推薦算法工作的讀者，筆者給出了可行的職業(yè)發(fā)展方向和定位，以及做好推薦系統(tǒng)需要如何準(zhǔn)備，需要從哪些方面提升自我，以更好地適應(yīng)未來對推薦算法從業(yè)者的要求。附錄B介紹了在企業(yè)中推薦算法團(tuán)隊的日常工作、協(xié)作對象及推薦算法團(tuán)隊的目標(biāo)與定位。

勘誤和支持

由于筆者水平有限，寫作時間也比較倉促，書中難免會出現(xiàn)一些不準(zhǔn)確的地方甚至是錯誤，懇請讀者批評指正。你可以將書中描述不準(zhǔn)確的地方或錯誤告訴我，以便再次印刷或再版時更正，通過微信gongyouliu_01、gongyouliu_02可與我取得聯(lián)系。如果你有更多的寶貴意見，也歡迎發(fā)送郵件到我的郵箱891391257@qq.com，我很期待聽到你們真誠的反饋。

致謝

首先要感謝移動互聯(lián)網(wǎng)時代，讓我們可以更便捷、更高效地獲取信息。只有在移動互聯(lián)網(wǎng)時代推薦系統(tǒng)才有用武之地，從而才有了推薦系統(tǒng)的大爆發(fā)。

感謝我的公司和領(lǐng)導(dǎo)讓我有一個比較好的平臺可以接觸推薦系統(tǒng)，并在這個領(lǐng)域一直精進(jìn)。

感謝我的（前）同事連凱、程歡、祝冰鑫、楊奇珍在我寫作過程中幫助閱讀初稿并提供修改建議，感謝劉娜、李娟、李新、趙旭乾幫忙編輯文章，讓我寫的文章可以發(fā)布在公眾號里，正是這些文章構(gòu)成了本書的初始材料。

感謝機械工業(yè)出版社華章公司的編輯楊老師。在過去的一年中，在她的不斷指導(dǎo)下，我對圖書出版的流程有了比較好的了解，經(jīng)過她的指導(dǎo)和一字一句的修改，本書的質(zhì)量才得以保證。

感謝傅瞳在全書成稿后對本書進(jìn)行校對。感謝好友金婷在過去兩年來對我的鼓勵、支持和幫助，讓我有更多前行的勇氣和動力。

后要感謝我的父母和家人，是他們的無私付出讓我有機會接受高等教育，讓我可以無后顧之憂地完成本書的寫作和修訂工作！

謹(jǐn)以此書獻(xiàn)給我親愛的家人，以及所有懂我、關(guān)心我、支持我的朋友們。

劉強（gongyouliu）

2021年4月

于上海