动手学推荐系统——基于PyTorch的算法实现（微课视频版）

本书旨在通过理论结合实践编程的方式来学习推荐系统。内容由浅入深，先基础后进阶，先理论后实践，先介绍主流算法再进行推导。

第一章简单介绍了什么是推荐系统及其简史。第二章到第五章详细介绍了主流的推荐算法及其推导过程。每个算法都配有具体代码，并采用PyTorch第七章系统地介绍了推荐系统的评估指标及方法，第八章介绍了整个推荐工程的生命周期。读者可随时阅读第六至第八章。

本书配有示例代码及微课视频，帮助读者快速入门推荐算法及系统。适合高等院校、科研机构或推荐系统工程师作为参考书籍，也是高年级本科生和研究生的学习参考书籍。

作者简介

於方仁，推荐算法、图神经网络、知识图谱等领域专家。在推荐系统领域从业多年，现任苏州中贸大数据CTO。善于在实战中总结经验，授课幽默风趣，乐于分享知识。