本書系統(tǒng)介紹推薦系統(tǒng)的技術(shù)理論和實踐。首先介紹推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識；然后介紹推薦系統(tǒng)常用的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型；接著重點介紹推薦系統(tǒng)的4層級聯(lián)架構(gòu)，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互聯(lián)網(wǎng)公司在4層級聯(lián)架構(gòu)中的模型設(shè)計和實現(xiàn)原理；緊接其后介紹多目標(biāo)排序在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，具體介紹阿里巴巴、谷歌等大型互聯(lián)網(wǎng)公司的實踐；最后從不同角度審視推薦系統(tǒng)，介紹公平性問題、知識蒸餾、冷啟動等各
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本書從系統(tǒng)視角出發(fā),闡述如何利用技術(shù)手段搭建企業(yè)級推薦系統(tǒng),內(nèi)容包括認(rèn)知篇、數(shù)據(jù)篇、召回篇、排序篇、系統(tǒng)篇5個部分，覆蓋企業(yè)級推薦系統(tǒng)建設(shè)的核心要點。本書知識體系清晰，從基礎(chǔ)知識切入，逐步深入，先后涉及推薦系統(tǒng)的經(jīng)典技術(shù)、主流技術(shù)和前沿技術(shù)。本書通過“理論+案例+代碼示例+心得體會”的方式闡述、歸納和總結(jié)推薦系統(tǒng)的知識，幫助讀者理解推薦系統(tǒng)，掌握技能，建立系統(tǒng)思維。本書適合對推薦系統(tǒng)感興趣的初學(xué)者
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本書詳細(xì)介紹了一個大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例——電影推薦系統(tǒng)（Scala版），案例涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等流程，涵蓋Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJIDEA、Spring等系統(tǒng)和軟件的安裝與使用方法。案例采用的編程語言是Scala和Java。
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教學(xué)目標(biāo)：為中小微企業(yè)培訓(xùn)財務(wù)實操人員案例來源：商業(yè)企業(yè)財務(wù)業(yè)務(wù)全盤實訓(xùn)：包括手工實訓(xùn)和電算化實訓(xùn)，涵蓋企業(yè)年初建賬、日常賬務(wù)處理、登賬、編制報表等會計操作的全部基本步驟實訓(xùn)素材：彩印原始憑證和賬簿見本附冊；記賬憑證、T形賬、科目匯總表、試算平衡表、會計報表等可自行采購或下載電子版自行打印；包角紙、口啟紙等請自行采購配套資料：手工賬參考答案、多種版本電算化賬套、教學(xué)課件、實訓(xùn)用素材電子版（索取方式
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（1）內(nèi)容全面，覆蓋當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用。在介紹每個應(yīng)用案例時，詳細(xì)闡述應(yīng)用的背景，該領(lǐng)域中數(shù)據(jù)的來源和特點，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方式，應(yīng)用領(lǐng)域中數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)和實施數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的難點。同時提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法分析、工具設(shè)計以及系統(tǒng)實現(xiàn)。
（2）條理清晰、便于理解。一方面，面向熱愛和關(guān)心數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學(xué)術(shù)界和工業(yè)界讀者，幫助他們更好地理解研究的目的和應(yīng)用的基礎(chǔ)；另一方面，讓沒有太多相關(guān)技術(shù)背景的讀者可以通過閱讀本書能夠了解數(shù)據(jù)挖掘的意義和價值，可以看出數(shù)據(jù)挖掘是如何被廣泛地應(yīng)用于實際案例并成為解決各種問題的核心工具。
