推薦系統
Introduction to Recommender Systems
學期
114-2
學分
0
學分
當期課號
555500
永久課號
EEDE30056
開課單位
電機學院碩士在職專班
授課教師
黃俊龍
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週四 |
|---|---|
A 18:30–19:20 | 推薦系統 EC015（光復） 3 節連堂 |
B 19:30–20:20 | |
C 20:30–21:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
In the first part, I will introduce several fundamental machine learning algorithms for prediction. In the second part, several recommendation algorithms such as collaborative filtering will be introduced.
先修科目
教師未提供此項資料
備註
無備註
教學方式
教師未提供此項資料
評分方式
教師未提供此項資料
課程大綱
- Data Insights to Decisions
- Data Exploration
- Information-based Learning
- Similarity-based Learning
- Probability-based Learning
- Error-based Learning
- Evaluation
- An Introduction to Recommender Systems
- Neighborhood-based Collaborative Filtering
- Model-based Collaborative Filtering
- Content-based Recommender Systems
- Knowledge-based Recommender Systems (Optional)
- Ensemble-based and Hybrid Recommender Systems (Optional)
- Evaluating Recommender Systems
- Time- and Location-Sensitive Recommender Systems (Optional)
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | |
| 第 2 週 | |
| 第 3 週 | |
| 第 4 週 | |
| 第 5 週 | |
| 第 6 週 | |
| 第 7 週 | |
| 第 8 週 | |
| 第 9 週 | |
| 第 10 週 | |
| 第 11 週 | |
| 第 12 週 | |
| 第 13 週 | |
| 第 14 週 | |
| 第 15 週 | |
| 第 16 週 |
教科書
John D. Kelleher , Brian MAC Namee , Aoife D'arcy, Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies, MIT Press. Charu C. Aggarwal, Recommender Systems: The Textbook
Office Hours
- 地點
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- 時間
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- 聯絡方式
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