A. 推薦系統資料推薦
以下是一些關於推薦系統的推薦資料：
1. 入門書籍 《推薦系統實踐》：這本書深入淺出地介紹了推薦系統的常用演算法及其性能效果，非常適合初學者入門。
2. 工業界實戰應用 《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》：這本書展示了工業界推薦系統的實戰應用，通過候選生成模型和排名模型，快速篩選及精細排序候選項目，有效提高了推薦的效率。
3. 學術論文 《Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering》：這篇論文嘗試將RBM應用於協同過濾框架，通過計算用戶特徵間的相似度，提高推薦的精準度。 《Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model》：這篇論文結合了協同過濾和LFM，通過優化全局代價函數，進一步提升預測准確性。
總結： 推薦系統資料的選擇應根據個人的學習階段和需求進行。初學者可以從入門書籍開始，逐步了解推薦系統的基本概念和常用演算法。 對於想要深入了解工業界實戰應用的讀者，可以閱讀相關的實戰應用書籍。 學術論文則適合對推薦系統有深入研究興趣的讀者，可以幫助他們了解最新的研究動態和技術進展。