LFU:online

Absolvent:innen dieses Kurses haben ein vertieftes Verständnis im Bereich von Recommender Systems erlangt und die Fertigkeit erworben, sich selbständig auf dem Gebiet weiterzubilden.

Grundlagen von Recommender Systems; nicht-personalisierte Recommender Systems; kollaboratives Filtern; inhaltsbasiertes Filtern; hybride Recommender Systems; Matrixfaktorisierung; fortgeschrittene Techniken für Recommender Systems; Evaluation von Recommender Systems

Interaktive Vorlesung; praktische Übungen und Projekte; Diskussion aktueller Publikationen

schriftliche Klausur und Präsentationen der Studierenden

• Practical Recommender Systems; Kim Falk; Manning Publications; 2019.
• Recommender Systems Handbook; Francesco Ricci, Lior Rokach,  Bracha Shapira; Springer; 3rd edition; 2022.
• Recommender Systems: The Textbook; Charu C. Aggarwal; Springer; 2016.

 Weitere Unterlagen sind auf OLAT bzw. in den Vorlesungsfolien verfügbar. 

Für Studierende des Masterstudiengangs Wirtschaftsinformatik: positive Beurteilung des Moduls gemäß § 7 Abs. 2 Z 2.