Questa pagina descrive il corso di dottorato “Introduzione ai sistemi di raccomandazione“, tenuto dalla Prof. Carla Limongelli.
Date
- martedì 22 giugno, 14:00-17:00
- venerdì 25 giugno, 14:00-17:00
- martedì 6 luglio, 14:00-17:00
- venerdì 9 luglio, 14:00-17:00
Codice Teams
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Abstract (ITA)
I Recommender Systems supportano gli utenti nei loro processi decisionali basati sui loro bisogni e desideri. Essi si basano sugli interessi che gli utenti possono aver dichiarato esplicitamente o implicitamente.
Inizialmente, i sistemi di raccomandazione hanno trovato la loro fortuna nell’area commerciale, aiutando gli utenti a gestire il sovraccarico di informazioni derivante dalla vasta scelta di prodotti sul mercato.
Ora i sistemi di raccomandazione sono usati in diverse aree, dallo shopping online o la ricerca personalizzata sul web ai sistemi di tutoraggio intelligente, all’organizzazione di visite culturali.
Il corso farà una breve introduzione ai principali metodi di raccomandazione (collaborative filtering, content based, metodi ibridi) e presenterà le metodologie di valutazione per i Recommender Systems. Saranno poi presentate e discusse recenti ricerche nel campo dell’e-learning e dei Recommender Systems in ambito culturale, con particolare attenzione alla modellazione dell’utente.
Syllabus
- Principali approcci usati dai RS
- Collaborative filtering
- Content based
- Sistemi ibridi
- Valutazione dei RS
- Argomenti correlati
- classificazione delle risorse, profilo utente
- Applicazioni
- Sistemi di raccomandazione per l’e-learning
- Sistemi di raccomandazione e sistemi di tutoraggio intelligente
- Sistemi di raccomandazione per il turismo e la cultura
Abstract (ENG)
Recommender Systems support users in their decision-making processes based on their needs and wishes. They are based on the interests that users may have declared explicitly or implicitly.
Initially, recommender systems found their fortune in the commercial area, helping users to manage the information overload resulting from the vast choice of products on the market.
Now recommender systems are used in a wide range of areas, from online shopping or personalized web-search to intelligent tutoring systems, to cultural visits organization.
The course will give a brief introduction to the main recommendation methods (collaborative filtering, content-based, Hybrid methods) and present the evaluation methodologies for Recommender Systems. Recent research in the field of e-learning and cultural recommender systems will be presented and discussed, with a focus on user modelling.
Syllabus
- Main approaches to RS
- Collaborative Filtering
- Content-Based
- Hybrid Systems
- Evaluation of RD
- Related topics
- resources ranking, user profile
- Applications
- Recommender systems for e-learning
- Recommender systems and Intelligent Tutoring Systems
- Recommender Systems for Tourism and Culture