推荐系统的老司机都知道，《Recommender Systems Handbook》算是经典中的经典，内容真不水，讲得细。协同过滤、矩阵分解、深度学习啥的都覆盖到了，像是推荐系统的工具箱。尤其是你搞算法或者系统架构的，翻一翻，收获挺多的。
协同过滤的用户-用户和物品-物品两个玩法讲得清楚，配合案例，理解起来不难。你要做个音乐或电商推荐系统，这一招挺实用。
基于内容的推荐这块，书里也讲得蛮细，比如文章关键词、用户偏好画像，配合一些文本就能上手。
混合推荐策略就更高级点了，把上面几种方法糅合一起，效果会更稳一点，用户体验也更自然。比如视频平台那种首页推荐，就离不开这套路。
推荐系统里头的矩阵分解部分，SVD 和 NMF 讲得还挺透，没用过也能看懂，跑个小数据集练练手也方便。
最近几年火的深度学习推荐也有，像 CNN、RNN 甚至 Transformer 这类模型都提到，虽然不深，但能让你入门，想继续挖可以另找资料。
书里还提了冷启动问题，就新用户、新商品没数据咋办？比如结合社交关系、内容标签这些思路，就挺接地气的。
推荐系统讲究精准，也讲究效率，稀疏性问题和上下文感知推荐在书里也占了不少篇幅，像移动端做实时推荐，就要靠这些细节打磨了。
，隐私和伦理这块也有提，毕竟你抓用户数据，就要好安全和透明问题。不然哪天被投诉可就麻烦了。
如果你想深入推荐算法的各种套路，这本书真的不亏时间。顺手附几个拓展资源，懒得搜的话可以直接点：
如果你最近在做电商、内容平台、社交产品相关的推荐功能，真可以抽点时间啃一啃。