Navigation: Teaching / Summer Semester 2017
Sunday, 2017-04-23

Recommender Systems

Allgemeines: ”Recommender Systems” (Empfehlungssysteme) bezeichnen Systeme und Techniken, um Benutzern interessante Vorschläge aus großen Datenmengen zu generieren. Recommender Systems finden breite Anwendung in E-commerce Systemen und sozialen Netzwerken (Facebook, Amazon, YouTube, Netflix, LastFM).

In diesem Seminar sollen grundlegende Techniken und Anwendungen sowie aktuelle Forschungsfragen von Recommender Systems vorgestellt und diskutiert werden.

Themen: Nach einer Einführungsveranstaltung werden Themen 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, 26.04.2012, 14-16 Uhr, INF 368, Raum 248

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

Leistungsnachweis: Voraussetzung für 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: Christian Sengstock, sengstock@informatik.uni-heidelberg.de, INF 348, Raum 12d

 

Letzte Änderung: 21.08.2012