由于用户在Web上面临的信息过载，对推荐系统的需求不断增加。推荐系统的目标是向用户提供个性化的产品或服务推荐。 随着社交网络的出现，用户生成的内容丰富了网络的社会维度。 由于用户提供的内容数据也告诉我们一些关于用户的信息，因此可以从社交网络了解用户的个人偏好。这为推荐系统研究开辟了全新的机遇和挑战。本书处理如何使用用户提供的标记数据来构建更好的推荐系统的问题。提出了一种多种推荐算法，为用户推荐标签来标注他们喜欢的资源。同时，本书同时展示了新零售环境下下一代推荐系统的前景。

北京：科学技术文献出版社,2022，06.