推薦系統

推薦系統就是把消費者感興趣的商品/資訊端到他面前。定義很簡單，但要怎麼做、做的對、做的好，就不是三言兩語可以交代的。「推薦系統」一書，如同封面設計上的宣傳語所寫的「推薦系統精典之作」，完全不是口空說白話。

作者Dietmar Jannach上窮碧落下黃泉地檢視並整理有關推薦系統的文獻和報告，有條有理的按照脈絡替讀者介紹推薦系統領域的各項研究重點與演算法概念。不過也就像周星馳的「鹿鼎記」裡陳近南說的「這本只不過是絕世武功的目錄，（一指），那堆才是絕世武功的秘笈。」。書中引經據典介紹的觀念和例子，都是從眾多的文獻資料中所取出，如果要一一檢驗原始資料，我想沒個三、五年是很難辨到的，所以也只能照單全收的相信作者所言不虛。另外也真心覺得Jannach真神人也，這麼多推薦系統研究文獻都吞了下去，真的會飛天呀!

書中由二部份組成，第一部份是「基本概念」，第二部份是「最新進展」。基本概念是包含了各式主流推薦系統的核心演算法，從最出名的「協同過瀘」到「基於內容」、「基於知識」共三大類。再談到如何混合不同演算法的「混合推薦」，最後再帶到評估推薦系統的良莠。中間雖然穿插著令人聞之色變(笑)的數學公式，但配合著作者的詳實說明和貼切例子，也真的能在一頁頁翻閱中，體會到推薦系統理念的微言大義，轉化出一點點新觀點和想法。

最新進展則大量地介紹實務上的案例，依舊是依參考文獻中的資料為題材。接著也針對推薦系統如何整合Web2.0與行動裝置時代提出看法與說明。雖然以機器學習模型的推薦多半基於「協同過瀘」，但文中也舉出了相當多「進化版」模型設計方向。

對於從事推薦系統開發的從業人員來說，這本「推薦系統」應該是無可取代的參考書。從中可以獲得的觀念與啟發，不是一時半刻間可以消化吸收，一而再、再而三的重複翻閱，絕對不會讓你空手而回。