A. 推荐系统资料推荐
以下是一些关于推荐系统的推荐资料：
1. 入门书籍 《推荐系统实践》：这本书深入浅出地介绍了推荐系统的常用算法及其性能效果，非常适合初学者入门。
2. 工业界实战应用 《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》：这本书展示了工业界推荐系统的实战应用，通过候选生成模型和排名模型，快速筛选及精细排序候选项目，有效提高了推荐的效率。
3. 学术论文 《Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering》：这篇论文尝试将RBM应用于协同过滤框架，通过计算用户特征间的相似度，提高推荐的精准度。 《Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model》：这篇论文结合了协同过滤和LFM，通过优化全局代价函数，进一步提升预测准确性。
总结： 推荐系统资料的选择应根据个人的学习阶段和需求进行。初学者可以从入门书籍开始，逐步了解推荐系统的基本概念和常用算法。 对于想要深入了解工业界实战应用的读者，可以阅读相关的实战应用书籍。 学术论文则适合对推荐系统有深入研究兴趣的读者，可以帮助他们了解最新的研究动态和技术进展。