機械学習タグで同率3位（87冊中）。Zenn・Qiitaなどの4記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 4件
- 媒体別
- Zenn 2・Qiita 1・企業テックブログ 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 対象読者
- データサイエンティスト、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャーなど 根拠: 推薦システム実践入門 ―仕事で使える導入ガイド まとめ
- 出版年
- （約4年前）
- タグ内の順位
- 機械学習タグで同率3位（87冊中・紹介記事数の順）
対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事へのリンクつき）。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。
紹介された時期
2023年から2026年にかけて、間をあけて紹介されています。最新は2026年1月です。
紹介している記事（4件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 推薦システム実践入門 ―仕事で使える導入ガイド まとめ Zenn · D-Jay ·
推薦システムの定義や入力・計算・提示の構成から、KGI/KPIを踏まえたプロジェクトの進め方、ユーザーと提供者双方の目的に応じたUI/UXまでを整理している。アルゴリズムの分類や選び方、嗜好データの偏り、アソシエーションルールや行列分解にも触れ、精度だけでなく多様性・被覆率・運用コストを考慮する必要があると述べている。導入の全体像や評価設計を短時間で確認したい場面に役立つとしており、対象読者にデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャーらを挙げている。
- 【2025年版】ウェイブエンジニアが選ぶ！今年のおすすめ書籍まとめ Zenn · tomo4k1 · · いいね 6
技術書編の「Web、ML、チーム開発」の項目で本書を挙げ、推薦システムの目的について「その答えがここにある」と評している。推薦システムは何のためにあるのかという問いへの答えを得られる点を、本書について紹介している。
- データサイエンスグループが心からおすすめする本をまとめてみた 企業テックブログ · タイミー ·
メンバーのコメントでは、アルゴリズムの解説にとどまらず、企画段階やデザインまで幅広く扱った実践的な一冊。この本を教材にデータサイエンスグループで勉強会を開き、実務で重宝したという。アルゴリズムにとどまらない点を評価している。
- O’REILLY Learning 日本語書籍 2022・2023年発売書籍で読めるもの一覧 Qiita · cloudsnow ·
この本について
推薦システムの企画から実装、評価までを、実務での導入を念頭に学べる入門書である。KGI・KPIに基づく課題定義、データ設計、アルゴリズム選定、学習、システム実装、改善というプロジェクトの進め方を示し、ユーザーとサービス提供者それぞれの目的に応じたUI/UXも扱う。内容ベースフィルタリングや協調フィルタリングを説明し、アソシエーションルール、行列分解、自然言語処理、深層学習、バンディットなどの手法を紹介する。バッチ・リアルタイム推薦、行動ログの設計、オフライン・オンライン評価やユーザースタディに加え、選択・同調・表示・位置・人気バイアスや不公平性も取り上げる。データサイエンティスト、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャーなど、推薦機能の導入に関わる読者を対象とする。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 1章 推薦システム
- 2章 推薦システムのプロジェクト
- 3章 推薦システムのUI/UX
- 4章 推薦アルゴリズムの概要
- 5章 推薦アルゴリズムの詳細
- 6章 実システムへの組み込み
- 7章 推薦システムの評価
- 8章 発展的なトピック
- 付録A Netflix Prize
- 付録B ユーザー間型メモリベース法の詳細