本書分為4部分，包含11章。首先介紹推薦系統(tǒng)的基本方法，接著探討當(dāng)前流行的一些方法，具體包括協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)、內(nèi)容推薦系統(tǒng)以及混合推薦系統(tǒng)。接下來討論如何運用當(dāng)前的機器學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)推薦系統(tǒng)。最后討論推薦系統(tǒng)的相關(guān)趨勢和新興技術(shù)。本書特別適合零基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)工作者參考和使用。它可以幫助讀者從基礎(chǔ)知識起步，逐步學(xué)習(xí)運用Python、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)來構(gòu)建推薦系統(tǒng)，以促進(jìn)業(yè)務(wù)增長和提高客戶忠誠度。