推荐系统作为近年来非常热门的AI技术落地场景，已广泛应用于各行业的互联网应用，从衣食住行到娱乐消费，以及无处不在的广告，背后都依赖推荐系统的决策。本书贴合工业级推荐系统，以推荐系统的整体技术框架为切入点，深入剖析推荐系统中的内容理解、用户画像、召回、排序、重排等核心模块，介绍每个模块的核心技术和业界应用，并展开介绍了推荐冷启动、推荐偏置与消偏等常见问题和解决方案。此外，还对当前推荐系统领域的热门前沿技术进行了介绍，包括强化学习、因果推断、端上智能等。