área científica
Informática
idioma(s) de lecionação
a inserir brevemente
objectivos
O principal objectivo deste curso é o desenvolvimento de sistemas de recomendação. No final deve ser capaz de fornecer soluções para diferentes domínios de aplicação.
competências
No final deve entender os conceitos teóricos sobre sistemas de recomendação. E aprender técnicas de filtragem colaborativa, para além de Implementar técnicas baseadas em item e em utilizador.
Sendo uma área transversal e importante pode abrir novas persepectivas ao entrar no mercado de trabalho.
conteúdos
- Os conceitos em que se baseiam os sistemas de recomendação, ferramentas de software para recomendar ou avaliar produtos, informações ou outras opções para utilizadores
- O uso de sistemas de recomendação na prática
- Técnicas para fazer recomendações, incluindo não personalizadas, baseadas em conteúdo e
técnicas de recomendação colaborativa
- Os detalhes dos algoritmos para associação de produtos, perfis de filtragem de informações baseados em palavras-chave, filtragem colaborativa de -utilizador, filtragem colaborativa de itens filtragem colaborativa de redução de dimensionalidade
- Como avaliar os sistemas de recomendação, incluindo uma variedade de métricas e pontos fortes, pontos fracos e casos de uso para cada
- Conceitos avançados e pesquisas atuais em sistemas de recomendação
avaliação
Apresentação de um trabalho publicado em conferência da área
Trabalhos de grupo utilizando os dados e as ferramentas de software de uso livre disponíveis.
Exame final
requisitos
Disciplina de opção que se baseia em conceitos já aprendidos em disciplinas anteriores, nomeadamente métricas de semelhança e métricas de avaliação de desempenho.
metodologia
A adaptação destes conceitos para sistemas de recomendação é o pincipal objectivo da disciplina.
Disciplina de mestrado onde o aluno deve treinar a capacidade de interpretar informação e, expor os temas propostos.
bibliografia recomendada
Dietmar Jannach, Markus Znaker, Alexander Felermig, Gerhard Friedrich , Recommender Systems : an introduction., Cambridge University Press, 2010
C.C. Aggarwal, Recommender Systems: the Textbook, Springer 2016.
Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira, Paul Kantor, Recommeder Handbook, Springer 2015