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Sunday, 2017-04-23

Recommender Systems

Allgemeines: ”Recommender Systems”(Empfehlungssysteme) bezeichnen Systeme und Techniken, um Benutzern interessante Vorschl¨age aus großen Datenmengen zu generieren. Recommender Systems finden breite Anwendung in E-commerce Systemen und sozialen Netzwerken, z.B. Facebook, Amazon, YouTube, Netflix oder LastFM. In diesem Seminar sollen grundlegende Techniken und Anwendungen sowie aktuelle Forschungsbeiträge und -fragen von Recommender Systems vorgestellt und diskutiert werden.


Themen: Nach einer Einf¨uhrungsveranstaltung werden Themen u.a. aus den folgenden Bereichen angeboten:

  •  Content-based, collaborative, and hybrid recommendation
  • Evaluating recommender systems
  • Large-scale recommender systems
  • Context-aware recommendation
  • Latent feature extraction for recommendation
  • Multimedia recommendation

Vorbesprechung: Donnerstag, 17.04.2014, 14-16 Uhr, INF 350 (OMZ), Raum U014


Empfohlene Vorkenntnisse: Kenntnisse in einem der Bereiche Data Mining, Machine Learning, Computerlinguistik, oder induktive Statistik sind hilfreich.


Leistungsnachweis: Voraussetzung f¨ur die Vergabe von Leistungspunkten (4 ECTS) sind regelmäßige Teilnahme, Vortrag (40 Minuten + Diskussion) und Seminararbeit.


Teilnehmer: Die Vorlesung wendet sich an Informatik-Studierende im Haupt- oder Nebenfach.


Weitere Informationen: Michael Gertz, gertz@informatik.uni-heidelberg.de, INF 348, Raum 12b.

 

Letzte Änderung: 26.03.2014