本书是一部面向初学者的搜索和推荐系统实战宝典。多位资深专家融合自己丰富的工程实践经验，一方面，精准地介绍了搜索和推荐系统的理论基础、工作原理和常见架构；一方面，深入地讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术在搜索和推荐系统中的应用场景、主要算法及其实现、工程实践案例。

全书一共12章，分为 四大部分。

第一部分（第 1 ～ 3 章） 搜索和推荐系统基础

首先介绍了概率统计与应用数学的基础知识，然后介绍了搜索和推荐系统的常识，最后介绍了知识图谱的基础理论。

第二部分（第 4 ～ 6 章） 搜索系统原理与架构

首先讲解了搜索系统的架构和原理，帮助读者了解搜索系统的组成、工作原理以及知识图谱在搜索系统中的应用；其次讲解了搜索系统中涉及的基本模型、机器学习以及深度学习算法；最后讲解了评价搜索系统的指标体系。

第三部分（第 7 ～ 9 章） 推荐系统原理与架构

首先讲解了推荐系统的架构和原理；其次讲解了推荐系统中涉及的线性模型、树模型以及深度学习模型；最后讲解了评价推荐系统的指标体系。

第四部分（第 10 ～ 12 章） 实战应用

首先介绍三种常见的搜索引擎工具，包括 Lucene、Solr和Elasticsearch；其次讲解了搜索系统和推荐系统的应用；最后介绍了如何充分结合AI与工程在工业界发挥作用。