关于推荐系统的书籍，根据不同的学习需求和领域，可以分以下几类推荐：

一、基础入门类

《推荐系统实践》

项亮所著，中文书籍，系统介绍推荐系统的基础知识与实践案例，适合初学者快速掌握核心概念。

《推荐系统手册》

Paul B. Kantor的经典之作，内容详实且全面，涵盖推荐系统的理论基础与前沿话题，适合深入研究。

《推荐系统：原理与实践》

作为教科书，详细讲解推荐算法、评估方法及应用场景，适合学术研究及工程实践。

二、技术深度类

《深度学习推荐系统》

侧重结合深度学习技术，如Word2Vec、LSTM等，适合有一定编程基础的学习者。

《Mahout in Action》

Sean Owen所著，介绍Mahout框架实现推荐系统，适合关注算法实现与工具链的读者。

《系统之美》

梁宁的经典著作，系统思考方法论，帮助理解推荐系统中的复杂问题本质。

三、行业应用类

《全域增长》

讲述运营驱动的增长策略，结合推荐系统实现用户拉新、留存与价值提升，适合产品经理及业务运营人员。

《推荐系统技术原理与实践》

深入探讨推荐系统的技术实现，包括矩阵运算、模型优化等，适合技术团队参考。

四、系统类小说（轻松阅读）

《最强boss系统》

封七月著，武侠幻想题材，主角获系统学习前世武技，字数463万，连载中。

《无敌神府系统》

唐邪穿越异世，凭借系统称霸，字数未明确，连载中。

《神豪从系统抽奖开始》

30岁男人靠系统逆袭人生，轻松幽默的叙事风格。

五、其他推荐

《操作系统概念》（第9版）：系统类基础书籍，适合计算机专业背景的学习者拓展知识面。

《现代操作系统》（第4版）：深入探讨操作系统原理，与推荐系统中的数据管理相关。

学习建议

入门阶段以《推荐系统实践》和《推荐系统：原理与实践》为主；

技术深化可参考《深度学习推荐系统》和《Mahout in Action》；

结合业务场景学习《全域增长》等实战类书籍。