这两天带老婆，陪岳父母游香港。利用碎片时间，读了一本2012年有出版的《推荐系统实战》，作者是项亮。此书不厚，只有200来页。整本书都是介绍推荐系统在实际场景中的应用，并结合离线评估给出了部分算法的评估。此书的理论推导可以忽略不计，示例代码感觉也很一般，但是读完后的确可以开阔视野，了解其他技术同学在工作中是应用和实现推荐系统。

虽然每个主题都没有详细介绍理论推导，但是可以当做一个入口，可以根据里面涉及的关键词去网上找到相关内容，作进一步深入研究。现在根据映像，罗列本书讨论的问题，方便后面回顾（个人观点，仅作参考）：

  • 协同过滤：ItemBased和UserBased，并且有关于时间序列的变种。
  • 标签应用：探讨了标签收集，整理和应用于推荐中。
  • 推荐的评估指标。
  • Netflix比赛中的SVD++算法介绍。
  • 基于社交数据的推荐：结合社交网络结构，计算相似度。
  • 基于时间序列和地理位置的社交推荐。
  • 冷启动问题的探讨。

原来推荐还是有很多事情要做的。如果有时间，此书还是值得一看，由于没有很多理论推导，有一定理论基础的同学可以利用碎片时间翻阅，无需拿出整段时间。

如果觉得不错，请购买正版，尊重作者的劳动成果！