本书系统阐述机器学习与人工智能驱动智能推荐系统的核心理论与实践体系，聚焦协同过滤、深度学习、强化学习等核心算法原理，解析用户画像构建、物品特征工程、推荐匹配机制的关键技术逻辑。结合电商、流媒体、社交网络等典型场景，深入探讨个性化推荐、实时推荐、冷启动问题的解决方案与落地路径，剖析数据稀疏性、算法公平性等行业核心痛点及优化策略。书中融入大量工程实践案例与算法优化实验，完整呈现从模型设计、数据处理到系统部署的全流程。