다양한 분야에서 활용되는 추천 시스템을 이해하는 데 필요한 통계 기법을 소개한다. 오래전부터 활용해 오고 있는 전통적인 기법부터 최근 새롭게 주목받고 있는 기법까지 다양한 추천 문제에 적합한 해법을 설계하고 구현하기 위해 필요한 여러 가지 기법을 실제 예제를 통해 살펴본다. 개념을 이해하고 적용해 볼 수 있는 간단한 문제뿐만 아니라 연관 항목 추천, 다목적 최적화 등 고급 주제까지 폭넓게 다룬다. 또한 항목과 사용자 분류, 특성 기반 등 분류 기법과 추천 문제를 생각할 때 필연적으로 따라오는 탐색-이용 딜레마부터 설계한 추천 시스템을 평가하는 방법까지 필요한 추천 시스템을 구현하기 위해 필요한 내용을 구체적으로 설명한다.