RecSys 2021 2022 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «==О курсе== Целями освоения дисциплины «Рекомендательные системы» являются овладение ст…»)
 
(О курсе)
Строка 5: Строка 5:
 
- Методы проверки качества рекомендаций и достоверности выявленных закономерностей.
 
- Методы проверки качества рекомендаций и достоверности выявленных закономерностей.
  
Программа курса: [https://drive.google.com/file/d/1hN9JsPds0_35EyOJBB0LBNVcmeCuP_8a/view?usp=sharing ПУД]
+
Программа курса: [ ПУД]
  
 
Репозиторий курса: [https://github.com/anamarina/RecSys_course github]
 
Репозиторий курса: [https://github.com/anamarina/RecSys_course github]

Версия 18:06, 16 сентября 2021

О курсе

Целями освоения дисциплины «Рекомендательные системы» являются овладение студентами основными методами рекомендательных систем и подходами к поиску закономерностей в данных, например, таких как базы транзакций и последовательностей. В ходе курса будут рассмотрены:
- Основные типы рекомендательных систем и алгоритмические подходы к решению задачи рекомендаций;
- Методы проверки качества рекомендаций и достоверности выявленных закономерностей.

Программа курса: [ ПУД]

Репозиторий курса: github

Контакты

Преподаватель Контакты
Ананьева Марина Евгеньевна Email Telegram

Программное обеспечение

  • Python >= 3.7
  • Jupyter Notebook
  • pip3

Материалы курса

Неделя Тема Слайды Дополнительные материалы Домашнее задание Дедлайн
1 Введение в рекомендательные системы
2
3
4
5
6
7

Оценки

Список литературы

1. Charu C. Aggarwal. Recommender Systems: The Textbook, Springer, April 2016 – Режим доступа: https://www.springer.com/gp/book/9783319296579

2. Recommender Systems Handbook. Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira (Eds.), Springer, 2015 – Режим доступа: https://www.springer.com/la/book/9781489976369