你为什么要买一本推荐系统的书，你一定就是想最终开发出真正的推荐系统。
你并不是想学习各种原理、算法，这些都是手段而不是目的。
本书可以满足你。
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本书最终就是带你开发出三个真正的推荐系统——新闻推荐系统、音乐推荐系统、图书推荐系统。
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真正的推荐系统是高度复杂的，可能用到多种算法、多种语言。
但，这不是我们学习的优路径，也不是把一堆知识乱如团给你的理由。
真正好书应该是可以抽丝剥茧、化繁为简、找到合理颗粒度的能力。
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本书努力去做了。
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本书假定，你只懂Python，就可以了。
然后，缺什么我们给你补什么。
只给你紧急而必需的（因为我们相信我们是给你推开一扇门，后面的留给后面）
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我们认为：具体的，总比抽象的更好理解
我们认为：动手做出的，总是听说的要真实
我们认为：人的认知就应该是从具体到抽象，再从抽象到具体。从抽象到抽象都是不负责的。
我们认为：读者是有感悟力的，只是缺少行动的抓手。
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所以，我们给你一个又一个实例。
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小的知识点，有小的实例。
当你可以把这一个个小实例都能做出来了，就可以顺利地进入下一步——构建再大的项目了（这也是刻意练习的思想）
终结的有三个大实例——开发新闻推荐系统、开发音乐推荐系统、开发图书推荐系统。
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我们希望本书可以带给你“解剖小麻雀，而知所有鸟类的基本结构”的体验。
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希望您可以认真阅读本书的目录，给你一个不一样的学习体验。
本书是一本关于推荐系统从入门到进阶的读物，采用“理论+实践”的形式展开，不仅对各种推荐算法进行了介绍，还对算法所涉及的基础理论知识进行了补充。
全书共分为3篇：
- 第1篇是“推荐系统的背景介绍和入门”，包括走进推荐系统、搭建你的一个推荐系统和推荐系统常用数据集介绍；
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- 第2篇是“推荐系统涉及的算法介绍、冷启动和效果评估”，包括数据挖掘——让推荐系统更懂你、基于用户行为特征的推荐、基于标签的推荐、基于上下文的推荐、基于点击率预估的推荐、推荐系统中的冷启动和推荐系统中的效果评估；
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- 第3篇是“推荐系统实例”，包括搭建一个新闻推荐系统、搭建一个音乐推荐系统、搭建一个图书推荐系统和业界推荐系统架构介绍。
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书中的实例开发几乎都是基于公开的数据集进行的，当然也涉及一些网络中获取的数据，其最终目的都是让读者能够更好地理解推荐算法，更直观地认识推荐系统。
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书中所涉及的数据集和实例代码都会提供给读者，这不仅在一定程度上方便读者学习，而且为以后的工作提供了便利。
本书非常适合有一定编程基础、对推荐系统感兴趣的读者，希望用推荐算法完成设计的高等院校计算机或电子信息专业的学生，准备开设推荐系统实践课的授课老师，学习过Python、希望进一步提升编程水平的开发者，初学数据挖掘、机器学习的算法工程师或数据分析师阅读使用。
