PV254 Recommender Systems

Fakulta informatiky
podzim 2014
Rozsah
1/1/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: k.
Vyučující
doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. Ing. Václav Přenosil, CSc.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Rozvrh
Po 8:00–9:50 B411
Předpoklady
Programming skills, mathematics at the level of MB101-MB104 courses.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Předmět si smí zapsat nejvýše 30 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/30, pouze zareg.: 0/30, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/30
Mateřské obory/plány
předmět má 15 mateřských oborů, zobrazit
Anotace
At the end of the course students should understand the main types of recommender systems and their application domains; be able to apply the basic recommender techniques; understand main aspects of evaluation of recommender systems and be able to analyze such evaluations. Students should also have practical experience with development of a simple recommender system or with partial evaluation of a realistic recommender system.
Klíčová témata
  • Recommender systems, motivation, applications in different domains.
  • Types of recommender systems: non-personalized, content based, collaborative filtering, hybrid.
  • Techniques and algorithms for recommender systems, particularly with focus on collaborative filtering (user-user, item-item, SVD).
  • Evaluation: methodology, types of experiments, evaluation metrics, examples.
  • Other aspects of recommender systems: explanations of recommendations, trust, attacts, ...
  • Analysis of well-known recommender systems (Amazon, Netflix).
  • Educational recommender systems, current research at Faculty of informatics.
Studijní zdroje a literatura
    doporučená literatura
  • JANNACH, Dietmar. Recommender systems : an introduction. 1. pub. New York: Cambridge University Press, 2011, xv, 335. ISBN 9780521493369. info
  • Recommender systems handbook. Edited by Francesco Ricci. New York: Springer, 2011, xxix, 842. ISBN 9780387858203. info
Přístupy, postupy a metody používané ve výuce
The course consist of lectures and a project. The project can be either implementation of a simple recommender system or evaluation of one of the described techniques on data from real recommender systems (e.g., Netflix data, faculty projects).
Způsob ověření výstupů z učení a požadavky na ukončení
The final evaluation will consist of project presentation and discussion of course topics.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Odkaz a informace vyučujících
http://www.fi.muni.cz/~xpelanek/PV254/
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, jaro 2021, jaro 2022, jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025, jaro 2026.