机器学习推荐系统是如今人工智能领域中最热门的话题之一，因为它们可以通过分析用户数据来推荐个性化产品和服务，从而提高用户满意度和销售额。如果您想深入了解机器学习的推荐系统，那么您来对地方了！以下是7本最佳的机器学习推荐系统书籍和5篇研究论文，让您进一步探讨这个有趣的话题。
1. 《推荐系统实践》
作为最受欢迎的机器学习推荐系统书籍之一，《推荐系统实践》是入门者的不二之选。该书使用简单易懂的语言，针对推荐系统的各个方面进行了全面深入的介绍，并提供了实用的建议和技巧。
2. 《推荐系统原理》
这本书是基于 Coursera 上的同名课程而撰写的。《推荐系统原理》涵盖了推荐系统的各个方面，包括协同过滤、内容过滤、混合方法和评估技术等，这些内容既适合初学者，也适合专业人士。
3. 《深度学习推荐系统》
本书作者讲解了机器学习推荐系统中的深度学习方法，通过高效且实用的技术来训练神经网络，并介绍了多种热门算法和框架，如 TensorFlow 和 PyTorch。
4. 《推荐系统与个性化技术》
该书是日本最畅销的机器学习推荐系统书籍之一，主要涵盖了推荐系统的前沿技术，如社交推荐、移动推荐和事件推荐等。它还介绍了许多实用算法，如用户行为分析和推荐结果评估等。
5. 《推荐算法实战》
这本书是由国内的机器学习专家撰写的，利用多个案例展示了机器学习在推荐系统中的实际应用。该书的目标是让读者能够在不同的场景下应用推荐算法，例如电商、新闻、视频等。
6. 《组合推荐系统》
作为最新的机器学习推荐系统书籍之一，《组合推荐系统》介绍了深度学习、强化学习和混合方法等，让读者可以理解机器学习堆栈的底层和高层架构。此外，本书还涵盖了推荐系统的重要组成部分，如特征选择、回归分析和协同过滤等。
7. 《计算广告》
虽然这本书与机器学习推荐系统略有不同，但它仍然是从推荐系统和数据挖掘角度讲解广告的方法和技术，从而帮助企业找到潜在的潜在客户。
此外，以下是5篇研究论文，它们涵盖了机器学习推荐系统的许多热门话题和技术。
1. 《利用嵌入式深度编码进行视频推荐》
该论文介绍了一种新型的基于嵌入式深度编码的视频推荐系统，通过分析用户的过去行为来为用户推荐个性化的视频。
2. 《Tuning the Online Gradient Method for Matrix Factorization》
该论文探讨了在线矩阵分解的优化方法，它是机器学习推荐系统的重要组成部分。
3. 《Neural Collaborative Filtering》
这篇论文介绍了一种基于神经网络的协同过滤推荐系统，它可以比传统的协同过滤方法产生更好的推荐结果。
4. 《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》
这篇论文介绍了一种新型广告推荐系统，通过深度神经网络和因子机相结合的方式，使得模型在CTR预测方面表现出更好效果。
5. 《Collaborative Deep Ranking: A Hybrid Pair-Wise Recommendation Algorithm with Implicit Feedback》
这篇论文介绍了一种新的混合推荐系统，在实现高效的推荐系统时可以使用它的方法。
这些书籍和论文涵盖了机器学习推荐系统内部运转的广泛的知识和技术，如果您想在业内领先，那么深入阅读和实践这些内容非常重要。
引用：
Essential Reading: 7 Best Books & 4 Research Papers on Machine Learning Recommender Systems
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