Course
Vorlesung Recommender Systems
Semester: | Winter Term 2021 |
Lecturer: | Prof. Dr. Andreas Geyer-Schulz; |
Appointment: | Freitag 10:00 - 11:30 |
Location: | |
SWS: | 2 |
Linked to: | Übung Recommender Systems Winter Term 2021 |
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Content
Wichtige Hinweise
Dieser Kurs wird auch im Wintersemester 2021/2022 als Online-Vorlesung angeboten.
Die Vorlesungseinheiten werden als Video aufgezeichnet und regelmäßig über ILIAS bereitgestellt. Wir bieten mehrmals im Semester via Zoom Live-Fragestunden zu den Inhalten der letzten Wochen an. Diese Fragestunden finden zu den regulären Vorlesungszeiten statt (Freitags, 10:00 Uhr).
Zum ILIAS Raum für diese Vorlesung
Die Übungen finden als Live-Sitzungen via Zoom statt. Alle Übungstermine finden zur regulären Zeit statt (Freitag, 11:30 - 13:00 Uhr). Die erste Übung findet am 29. Oktober statt.
Course dates
Time | Content |
---|---|
10/22/2021, 10:00 - 11:30 | 1. Live-Session (Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/63720527493) |
11/19/2021, 10:00 - 11:30 | 2. Live-Session (Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/63720527493) |
12/17/2021, 10:00 - 11:30 | 3. Live-Session (Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/63720527493) |
02/11/2022, 10:00 - 11:30 | 4. Live-Session (Link: https://kit-lecture.zoom.us/j/63720527493) |
Course material
Content | Author |
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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 (in Überarbeitung) | Geyer-Schulz, Andreas |
III.11 Web-Rankings als Empfehlungen: PageRank, Authority und Hub | Geyer-Schulz, Andreas |
Alte Klausuren | Geyer-Schulz, Andreas |