Celem przedmiotu jest:
- Zapoznanie studentów z najbardziej znanymi systemami rekomendacyjnymi stosowanymi na świecie, w tym:
- rekomendery Amazon,
- rekomendery Netflix,
- rekomendery YouTube.
- Przejście przez kluczowe techniki rekomendacyjne, m.in. metody content-based, item-to-item collaborative filtering, matrix factorization, sieci neuronowe i wiele wariantów tych technik.
- Omówienie sposobów uwzględnienia w modelach interakcji pomiędzy użytkownikami a produktami, a także uwzględniania dodatkowych zmiennych (np. czas) oraz cech (features) użytkowników i produktów.
- Samodzielne zaimplementowanie i wytrenowanie przez studentów kluczowych algorytmów rekomendacyjnych na wybranych zbiorach danych.
- Nauczyciel: Piotr Zioło