当我们在电商平台或短视频平台搜索某个东西或某类视频之后便会有相关的产品或视频推荐给你，不必惊讶，这是推荐系统在“作怪”。

从搜索引擎到社交网络，从电商平台到视频应用，推荐系统无处不在，它能精准地匹配用户和内容，让他们在海量的信息中实现双向奔赴，为用户提供个性化服务。

作为互联网行业最核心的技术之一，推荐技术也为平台创造巨大的商业价值。

因为推荐技术直接影响和决定了用户在应用上的体验和行为，在用户增长、时长和留存及广告营收上均扮演了“临门一脚”的角色。大量互联网的赢利都可以归纳为“用户时长”乘以“时长转化率”的模式，而“用户时长”通常由推荐内容的质量决定，同时“时长转化率”通常由推荐广告质量决定。

对于大体量的互联网公司，分位上的提升就能给公司带来不菲的商业价值。推荐技术作为核心技术的重要性由此可见一斑，所以国内外知名的互联网公司 Google、Meta、Amazon、Microsoft、百度、阿里巴巴、腾讯、抖音/TikTok、快手美团、拼多多等都投入了多个包含成百上千工程师的研发团队。

作为互联网行业炙手可热的领域，推荐领域见证了现代互联网的发展和技术革命，最先进的硬件和算法上的突破都会优先被应用到这个领域。

因此推荐系统领域自然也成为与前沿研究和工业落地最为贴合的领域。在过去的十年里，推荐系统与移动互联网的发展相互促进，共同塑造了用户的消费和娱乐方式。

随着网络技术从2G、3G、4G、5G的升级，用户获取和传输数据速度越来越快，推荐系统更快速响应和升级用户需求；随着智能手机和移动应用的普及，用户越来越方便地接触和使用各种服务，推荐系统能更方便地收集和分析用户的行为和反馈;随着内容形式从文本、图片到音视频、直播、短视频等的转变，用户越越丰富地表达和享受自己的兴趣，推荐系统相应地更能理解和满足用户的偏好。

然而,在当下这样一个快速发展和变化的时代，推荐系统面临着越来越多的挑战：推荐系统不仅要考虑用户的短期行为和反馈，还要考虑用户的长期兴趣和价值；推荐系统不仅优化单个用户的体验，还要优化整个平台的生态和社会效益；推荐系统不仅要利用现有数据和知识，还要探索未知领域和潜力等等。

推荐技术的发展一直伴随和推动着互联网时代的洪流和科技发展的洪流，滚滚向前、奔流不止。

毫不夸张地讲，推荐系统的演化和发展是整个互联网行业产品形态升级和最新的科技创新的时代投影。

作为一个不断演进和推陈出新的行业，它需要更多的人才加入到该领域，在就业差距不断拉大的当下，推荐领域或许可以成为你的一个选择，推荐领域是互联网行业最受追捧的技术领域，也是相对“亲民”的一个领域，初学者只需要基础的数理知识和编程能力就能上手，同时它也是一个颇有技术深度的领域，很多前沿的技术需要深度定制化才能真正产生收益，甚至需要研发全新的算法工具才能实现，这就对每一个从业者的综合能力提出了更高的要求，需要从业者不断地学习和摸索，所谓的“经验”在这个行业很容易被淘汰。

这里为大家推荐一本书《现在推荐算法》，这本书以通俗易懂的语言解释了推荐系统中的各类复杂技术和算法，不仅可以帮助读者建立推荐系统的基础知识，还可以帮助读者深入了解推荐系统的各种算法和应用场景，无论你是该领域的新手还是从业人员，阅读这本书对你来说都有不错的助益。

本书一共分为五个篇章。

• 总览篇阐释了推荐系统的基本概念、知识背景和应用场景，帮助读者建立起对这个领域的整体认识。

• 模型篇详细地介绍了推荐系统的核心算法和技术，从精排到粗排到召回，从传统的逻辑回归模型、树模型到深度学习方法，帮助读者深入理解推荐系统的关键技术。

• 前沿篇结合一线开发的前沿动向，展示了多个正在快速发展的技术课题，如用户兴趣建模、用户画像、可解释性等。

• 难点篇深挖当前推荐技术中尚未完全解决的困难问题，对有志于推动推荐技术向前发展的读者极具参考价值。

• 决策篇则从更高的角度思考推荐技术，对用户行为和信息流量进行了探讨，展现了如何从产品运营角度帮助推荐技术在商业上取得成功，其中对技术视角的介绍是一个重要的补充。

本书从应用需求和实际问题出发对现代推荐领域的技术和应用进行了重新梳理，本书内容详实、言必有物，行文诙谐幽默、引人入胜。

作者以他深厚的理论功底和实践的经验使本书兼具科学性、实用性和趣味性，希望这本书能够让你对推荐系统领域有一定的了解和思考。

本书适合从事推荐系统研究的在在校学生和工程开发技术人员，既适合初学者作为入门教材，也适合进阶者作为参考资料，是一本难得的推荐系统入门和工业实战佳作。