每本将推荐系统的书都大同小异,都会从技术、应用以及一些工程中的问题几个角度来组织目录结构。但是要想书写的出色,一定在于“差异化”,这本书的与众不同之处在于书本中脚注中大量引用了学术中的论文,这些论文一般都是在每个章节中讲到某个系统问题时候的综述或者研究人员的博士论文,这些论文能够比较详尽的概述整个领域与本章的问题。
遗憾之处就在于,论文是有时效性的,这也是任何书籍不可避免的一点,要想跟进最新的研究成果,可能就还得做一番功夫了。
本专业的研究生可以在阅读本书的基础上,调研RecSys,SIGIR,CIKM,ICDM,KDD,ASONAM等主流数据挖掘会议,这些会议中都往往常年设有推荐系统专题workshop。至于入门从业者,在阅读本书的基础上,还应该多看一些本行业的PPT,除了了解基础之外,还应该对业内是如何具体在架构、业务因素等角度组织真实的推荐系统有所涉猎,这些PPT一般可以通过一些行业大会,如大数据技术大会、云计算大会等行业会议中讲者的报告中获得,这些报告对应的PPT可以通过网盘搜索网站搜索得到。