推荐在今天互联网的产品和应用中被广泛采用，包括今天大家经常使用的相关搜索、话题推荐、电子商务的各种产品推荐、社交网络上的交友推荐等。但是，至今还没有一本书从理论上对它进行系统地分析和论述。《推荐系统实践》这本书恰恰弥补了这个空白。
该书总结了当今互联网主要领域、主要公司、各种和推荐有关的产品和服务，包括：
- 亚马逊的个性化产品推荐；
- Netflix的视频和DVD推荐；
- Pandora的音乐推荐；
- Facebook的好友推荐；
- Google Reader的个性化阅读；
- 各种个性化广告。
书的名称虽然是《推荐系统实践》，但作者也阐述了和推荐系统有关的理论基础和评价推荐系统优劣的各种标准与方法，比如覆盖率、满意度、AB测试等。由于这些评估很大程度上取决于对用户行为的分析，因此本书也介绍了用户行为分析方法，并且给出了计算机实现的算法。
本书对有兴趣自己开发推荐系统的读者给出了设计和实现推荐系统的方法与技巧，非常具有指导意义。
本书文笔流畅，可读性较高，是一部值得推荐给IT从业人员的优秀参考书。
——吴军
腾讯副总裁，谷歌资深研究员，《数学之美》和《浪潮之巅》作者
