こんにちは、初めての投稿です

ラッキーなことに、今通っている大学では最新の論文を自由に読むことが出来ます。
RecSysという推薦システムに関する学会があるのですが、そのRecSysが作った848ページにわたる長編PDFを友人に教えてもらいました。
その名も、

RECOMMENDER SYSTEMS HANDBOOK

2011年に発行されたということで、かなり新しいテキストですね。
発狂するくらい長いので気長に読んでいきますが、あまりにも長すぎて読み終わるころには前半部分をきれいさっぱり忘れていると思います。そこで定期的に読んだことをQiitaに投稿することにしました。
（文章作成能力が著しく低いことに最近気づいたので国語の勉強という目的もあります。）

よろしくお願いします。

記念すべき初回はイントロ部分のみ簡単にまとめました。
なお、イントロということで、ただの翻訳＆要約ではなく僕の解釈や補足が多めに入ることを念頭に入れてお読みください。

Preface
現在の推薦システムの背景やこれまでの歴史が簡単に書かれています。

推薦システムはユーザーにアイテムの提案をするソフトウェアツールや技術のことを指し、たとえば、おすすめの音楽やニュース、商品などの推薦が行われています。商品の推薦で言えばAmazonが有名ですね。

この10年間で多くの推薦技術が生まれ、サービスへの応用にも成功しているとのことです。
商品やニュース以外にも、SNSでも「友達ではありませんか？」というような表示がありますよね。推薦システムが特別なことではなく、ネットユーザーのほとんどが毎日目にする一般的なものになっていると感じます。

推薦システムの開発には非常に多くの努力が必要で、複数の分野のエキスパートが必要となります。
ex) 情報科学、データマイニング、統計、インターフェース、決定支援システム、マーケティング、消費者行動など

これらすべての分野をカバーするのは難しいです。そこで！！
→本書は推薦システムにおける初の包括的でありながら非常に詳しく、そして便利にまとまったテキストである。

ということで、推薦システムのテキストとしては内容も厚さも辞書レベルですね。
これから週1以上のペースで更新していきますのでよろしくお願いします。

ご意見や誤りなどがありましたらぜひぜひご指摘よろしくお願いいたします。