本书聚焦面向含UGCs的个性化搜索和推荐任务，针对其定性指标优化难题，深入挖掘多源异构数据，研究交互式进化优化算法。书中提出用户行为驱动的RBM偏好代理交互式分布估计算法等多种算法，层层递进挖掘数据，构建用户偏好感知模型，设计高效进化优化策略。通过大量真实数据集实验，验证了算法的可行性与有效性，不仅能精准预测用户兴趣偏好和行为规律，动态跟踪偏好变化，还能减轻用户负担，提升搜索推荐效率与用户体验。