Lehrveranstaltung
Vorlesung Recommendersysteme
Inhalt
Bitte beachten Sie: Die Inhalte der Übung erhalten Sie im Ilias Kurs, begleitende Literatur hier
auf der Webseite (Spalte "Literatur")
Veranstaltungstermine
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Time |
Inhalt |
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23.04.2019, 09:45 - 11:15 |
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30.04.2019, 09:45 - 11:15 |
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07.05.2019, 09:45 - 11:15 |
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14.05.2019, 09:45 - 11:15 |
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21.05.2019, 09:45 - 11:15 |
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28.05.2019, 09:45 - 11:15 |
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04.06.2019, 09:45 - 11:15 |
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11.06.2019, 09:45 - 11:15 |
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18.06.2019, 09:45 - 11:15 |
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25.06.2019, 09:45 - 11:15 |
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02.07.2019, 09:45 - 11:15 |
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09.07.2019, 09:45 - 11:15 |
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16.07.2019, 09:45 - 11:15 |
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23.07.2019, 09:45 - 11:15 |
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Vorlesungsmaterialien
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Inhalt |
Autor |
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0. Organisatorisches |
Geyer-Schulz, Andreas |
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I.1 Einführung |
Geyer-Schulz, Andreas |
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I.2 Assoziationsregel-Recommender |
Geyer-Schulz, Andreas |
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I.3 Collaborative Filtering Systeme |
Geyer-Schulz, Andreas |
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II.4 Klassifikation von Recommendersystemen |
Geyer-Schulz, Andreas |
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II.5 Mechanism Design Probleme |
Geyer-Schulz, Andreas |
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II.6 Zum Wert von Empfehlungen: Explizite Recommendersysteme |
Geyer-Schulz, Andreas |
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II.7 Zur Modellierung von Recommendern: Data Mining und Data Processing |
Geyer-Schulz, Andreas |
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III.8 Ehrenberg's Repeat-Buying Theorie |
Geyer-Schulz, Andreas |
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III.8a Ehrenberg's Repeat-Buying Theorie II: BibTip: Theorien, Modelle, Architektur und Erweiterungen |
Geyer-Schulz, Andreas |
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III.9 Entscheidungsbäume |
Geyer-Schulz, Andreas |
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III.10 Clustering |
Geyer-Schulz, Andreas |
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III.11 Web-Rankings als Empfehlungen: PageRank, Authority und Hub |
Geyer-Schulz, Andreas |
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Tutorientermine |
Schweigert, Victoria-Anne; Schweizer, Marvin |
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