本书以构建准确性高、稳定性优、时效性强的兴趣点推荐系统为目标，以系统论为理论准则，将兴趣点推荐系统模块化为由数据收集、数据预处理、推荐结果生成和系统性能评估组成的有机整体，本书的研究涉及了系统论、信息论、人工智能、机器学习与数据挖掘等诸多领域，为融合上下文信息的兴趣点推荐系统研究提供了新思路，具有一定的理论借鉴价值。