为了解决信息过载问题, 最常用的两种技术是推荐引擎和搜索引擎。搜索引擎倾向于明确的搜索目标, 可以将信息的查询转换为精确的关键字搜索, 搜索后返回给用户搜索列表, 用户可以对这些返回结果进行反馈, 用户具有主动意识。推荐引擎倾向于没有明确目标, 或者目标模糊, 推荐系统通过用户的历史行为或者用户的兴趣偏好或者用户的人口统计学特征进行推荐, 生成用户可能感兴趣的项目列表, 用户比较被动。本书基于作者团队多年的研究成果, 介绍了推荐和检索领域的最新发展、常用的技术和算法、以及作者团队所提出的融合多源异构数据的推荐模型、跨模态的检索模型, 相关工作已在国内外权威期刊上发表, 本书的内容反映了本领域的最新发展。
