书籍介绍
《推荐系统算法实践》主要讲解推荐系统中的召回算法和排序算法，以及各个算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的实现和应用。
《推荐系统算法实践》中本着循序渐进的原则进行讲解。首先，介绍推荐系统中推荐算法的数学基础，推荐算法的平台、工具基础，以及具体的推荐系统。其次，讲解推荐系统中的召回算法，主要包括基于行为相似的协同过滤召回和基于内容相似的Word2vec召回，并且介绍其在Spark、TensorFlow主流工具中的实现与应用。再次，讲解推荐系统中的排序算法，包括线性模型、树模型和深度学习模型，分别介绍逻辑回归、FM、决策树、随机森林、GBDT、GBDT+LR、集成学习、深度森林、DNN、Wide & Deep、DeepFM、YouTube推荐等模型的原理，以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow主流工具中的实现与应用。最后，介绍推荐算法的4个实践案例，帮助读者进行工程实践和应用，并且介绍如何在Notebook上进行代码开发和算法调试，以帮助读者提升工作效率。
《推荐系统算法实践》适合AI、数据挖掘、大数据等领域的从业人员阅读，书中为开发者展现了推荐算法的原理、实现与应用案例。
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用户评论
很多技术都有涉及，挺全面
代码基本都是scala的 很多代码很多都省略了 算法总结的挺全面的，虽然有些写的不是很详细但是对于入门来说还是挺好的 再详细些的需要自己找论文去看了
没啥干货，书里贴这么多代码简直耍流氓。
注水严重，代码占了很大篇幅，算法讲解，很多网上扒的，不过至少给我这种小白选手一些启发和思路。但是两三句能讲明白的东西，非要拉的很长。这个可能为了凑篇幅吧，总体还好，适合入门。
整本书比较垃圾，知识都比较浅显，该重要的地方没写；不重要的代码和结构占据40%，作者可能是想要全面吧，啥代码都放上去sklearn，spark,tensorflow，给人的感觉就是复制粘贴上去的。主要是代码还没有数据！没有数据！没有数据！（重要的事情说三遍！）没有数据作者你放代码的结果干嘛？你说你这不是注水你自己信吗？讲个word2vec都讲不清楚，分层soft，负采样这么多的知识点，你一页纸三两句话就写完了。你逗我呢？ 唯一的好处是：内容浅显比较全面吧，建议新手自己扩充知识面。
垃圾，代码部分缺胳膊少腿，附加的数据都是错的
提供的代码逻辑性不够强，省略了对数据的处理过程，对阅读会产生不小的障碍。可通过阅读此书初步了解推荐系统的主流算法，但对实践复现代码的过程并不友好。