提出如下3种算法：
① 基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法。
② 融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法。
③ 基于用户属性和项目评分的协同过滤算法。
给出了一个图书推荐原型系统的构建方案。

个性化推荐作为一种重要的信息过滤技术，广泛应用于电子商务、社交服务以及基于位
置的服务等领域，随着数据量的爆炸式增长，原有的推荐算法存在执行效率低和数据稀疏性等问题。为了解决原有推荐算法存在的问题，本书提出了3 种新的算法，分别是基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法、融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法以及基于用户属性和项目评分的协同过滤算法，并介绍了一个个性化图书推荐原型系统的构建方案。
本书结构清晰、文字流畅，适合对机器学习、个性化推荐感兴趣的读者阅读。

第1章概述
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究意义
1.2问题与挑战
1.2.1信息过载
1.2.2长尾效应
1.2.3隐私保护
1.3本书的组织架构
第2章机器学习的相关理论
2.1机器学习
2.1.1机器学习的概念
2.1.2机器学习的分类
2.1.3机器学习的工作流程
2.2推荐系统
2.2.1推荐系统概述
2.2.2推荐系统的形式化定义
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