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, 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 Einführungsveranstaltung 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 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:

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