本書以構(gòu)建準(zhǔn)確性高、穩(wěn)定性優(yōu)、時效性強(qiáng)的興趣點(diǎn)推薦系統(tǒng)為目標(biāo)，以系統(tǒng)論為理論準(zhǔn)則，將興趣點(diǎn)推薦系統(tǒng)模塊化為由數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、推薦結(jié)果生成和系統(tǒng)性能評估組成的有機(jī)整體，本書的研究涉及了系統(tǒng)論、信息論、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘等諸多領(lǐng)域，為融合上下文信息的興趣點(diǎn)推薦系統(tǒng)研究提供了新思路，具有一定的理論借鑒價(jià)值。