• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Рекомендательные системы

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
8
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Рекомендательные системы» является ознакомление с принципами работы рекомендательных систем и рассмотрение вопросов, связанных с особенностями проектирования, использования подобных систем. После прохождения курса студенты будут ориентироваться в методах построения и оценивания рекомендательных систем от базовых неперсонализированных подходов, рекомендаций, основанных на характеристиках контента (content-based), коллаборативной фильтрации до адаптивных и продвинутых, основанных на методах машинного обучения.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • ознакомление с принципами работы рекомендательных систем и рассмотрение вопросов, связанных с особенностями проектирования, использования подобных систем
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Уметь выбирать подходящие алгоритмы для построения моделей
  • Уметь использовать сводную статистику
  • Уметь объяснять ключевые концепции, лежащие в основе рекомендаций
  • Уметь объяснять разницу между подходами,основанными на пользователях и предметах
  • Уметь создавать профиль личных интересов
  • Уметь создавать рекомендации по ассоциации продукта
  • Уметь сочетать коллаборативную фильтрацию и рекомендации на основе содержимого
  • Уметь строить рекомендации, основанные на коллаборативной фильтрации
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в рекомендательные системы.
  • Неперсонализированные модели. Модели на основе контентой информации.
  • Коллаборативная фильтрация
  • Продвинутые методы построения моделей факторизации
  • Учет контекстной информации в моделях
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Отчет по проекту
    Отчетность по проекту состоит из двух частей: сам письменный отчет и защита. В рамках проекта студентам предлагается индивидуально или в малых группах (не более трех человек) выбрать датасет и продемонстрировать навыки анализа набора данных и реализации рекомендательной системы на основе этих данных. Примерами данных могут являться наборы данных GroupLens или наборы использовавшиеся в рамках соревнований ReсSys Challenge.
  • неблокирующий Защита проекта
    Отчетность по проекту состоит из двух частей: сам письменный отчет и защита. Защита представляет собой презентацию с описанием проделанной работы, построенной системы и использовавшимся подходам.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 1 модуль
  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.45 * Домашнее задание + 0.2 * Защита проекта + 0.35 * Отчет по проекту
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • René Michel, Igor Schnakenburg, & Tobias von Martens. (2019). Targeting Uplift : An Introduction to Net Scores (Vol. 1st ed. 2019). Cham: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2247428

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Manouselis, N., Drachsler, H., Verbert, K., Duval, E. Recommender Systems for Learning. – Springer, 2013. – ЭБС Books 24x7.