本书围绕电商、资讯等众多实际应用背后的内核，即智能推荐技术，系统介绍经典和前沿技术，包括基于邻域、矩阵分解、深度学习、迁移学习、联邦学习等的建模方法和推荐算法。

本书围绕用户行为数据的建模问题组织内容，全书共分6部分： 第1部分（第1章）为背景和基础； 第2部分（第2～4章）为单行为推荐，是指仅对一种显式反馈（如评分）或一种隐式反馈（如浏览）数据进行建模； 第3部分（第5～6章）为多行为推荐，是指同时考虑浏览和购买等包含多种行为的数据； 第4部分（第7～8章）为序列推荐，是指同时关注用户行为和这些行为的先后顺序； 第5部分（第9～10章）为联邦推荐，更加关注用户行为中的隐私和数据安全问题； 第6部分（第11章）为总结与展望。全书综合梳理了多个智能推荐问题和相关技术，分析了方法的优缺点和内在联系，并在每章结束时提供了详细的参考文献和有针对性的习题。