隨著信息技術的飛速的發展，大數據時代已經到來。面對海量多源異構數據，企業如何通過挖掘大數據，進而改善用戶服務是一個備受關注的問題。推薦系統是在大數據環境下解決“信息過載”問題，并向用戶提供個性化服務的有效手段。本書將圍繞個性化推薦，介紹推薦系統的原理、經典算法以及面向大數據的前沿推薦算法，并對推薦系統研究中的算法評價和常見問題進行介紹、分析和總結。此外，本書還提出了一種基于大數據網絡的推薦算法，該算法基于用戶網絡和商品網絡進行推薦系統的設計，為大數據環境下數據稀疏問題的解決提供了幫助。
潘禹辰
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潘禹辰，人民大學信息資源管理學院講師（長聘助理教授），中國科協青年人才托舉工程項目入選者，中國科協高端科技創新智庫青年項目入選者，中國人民大學“杰出學者”青年學者B崗，中華人民共和國交通部項目評審專家。主要從事大數據分析與深度學習、人工智能與機器學習相關的研究，尤其是在個性化推薦與醫療健康領域的應用，主持多項中國科協及校級科研項目。
第1 章 緒論
第2章 推薦系統研究概述
第3章推薦系統中的用戶偏好相似度分析
第4章基于網絡的O2O服務推薦算法
第5章結論與展望
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