Vorlesung Recommendersysteme
Semester: | Sommersemester 2021 |
Dozenten: | Prof. Dr. Andreas Geyer-Schulz; |
Termin: | Di 09:45 - 11:15 |
Ort: | 10.11 Raum 213 |
SWS: | 2 |
Verlinkt mit: | Übung Recommendersysteme (Übung) Sommersemester 2021 |
Inhalt
Wichtige Hinweise
Details zum Ablauf der Vorlesung und Übung (während der Corona-Maßnahmen):
- Alle Live-Sitzungen werden über Zoom abgehalten und über Ilias angekündigt. Details zum Zoom-Meeting werden in diesem Kurs bei der jeweiligen Sitzung (siehe Reiter "Inhalt") bekannt gegeben.
- Die Vorlesungseinheiten werden als Video aufgezeichnet und regelmäßig über Ilias bereitgestellt. Wir bieten regelmäßige Live-Fragestunden zu den Inhalten der letzten Wochen an. Diese Fragestunden finden zu den regulären Vorlesungszeiten statt (Dienstags, 09:45 Uhr). Die erste solche Live-Sitzung findet bereits am 04. May statt um organisatorische Fragen zu klären.
- Die Übungen finden als Live-Sitzungen statt. Alle Termine finden zur regulären Zeit statt (Dienstag, 15:45 - 17:15 Uhr). Die erste Übung findet am 20. April statt.
Alle Inhalte und aktuellen Informationen erhalten Sie im Ilias Kurs, begleitende Literatur hier auf der Webseite (Spalte "Literatur").
Zoom Information for Live Session:
Time: Monthly on Tu., 09:45 AM to 11:15 AM
First Session: 04.05.2021
Second Session: 01.06.2021
Third Session: 06.07.2021
Join Zoom Meeting: https://kit-lecture.zoom.us/j/62565302368
Meeting ID: 625 6530 2368
Vorlesungsmaterialien
Inhalt | Autor |
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I.1 Einführung | Geyer-Schulz, Andreas |
I.2 Assoziationsregel-Recommender | Geyer-Schulz, Andreas |
I.3 Collaborative Filtering Systeme | Geyer-Schulz, Andreas |
II.4 Klassifikation von Recommendersystemen | Geyer-Schulz, Andreas |
II.5 Mechanism Design Probleme | Geyer-Schulz, Andreas |
II.6 Zum Wert von Empfehlungen: Explizite Recommendersysteme | Geyer-Schulz, Andreas |
II.7 Zur Modellierung von Recommendern: Data Mining und Data Processing | Geyer-Schulz, Andreas |
III.8 Ehrenberg's Repeat-Buying Theorie | Geyer-Schulz, Andreas |
III.8a Ehrenberg's Repeat-Buying Theorie II: BibTip: Theorien, Modelle, Architektur und Erweiterungen | Geyer-Schulz, Andreas |
III.9 Entscheidungsbäume | Geyer-Schulz, Andreas |
III.10 Clustering | Geyer-Schulz, Andreas |
III.11 Web-Rankings als Empfehlungen: PageRank, Authority und Hub | Geyer-Schulz, Andreas |
Alte klausuren | Geyer-Schulz, Andreas |