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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Ciências de Computação
 
Disciplina: SCC0284 - Sistemas de Recomendação
Recommender Systems

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 1
Carga Horária Total: 90 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2017 Desativação:

Objetivos
Apresentar os fundamentos de sistemas de recomendação, abordando questões relevantes a arquiteturas, dados e informação, análise de conteúdo, técnicas e avaliação de sistemas de recomendação. Analisar e desenvolver ferramentas e aplicações, como as presentes em sistemas atuais, aplicando a teoria de modo prático.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
55735 - Roseli Aparecida Francelin Romero
 
Programa Resumido
Histórico e terminologia. Conceitos básicos. Recomendação colaborativa, baseada em conteúdo, baseada em conhecimento e híbrida. Avaliação de recomendadores. Tópicos avançados.
 
 
 
Programa
Histórico e terminologia. Conceitos básicos: avaliações, predições, recomendações e taxonomia. Recomendação colaborativa: baseada em memória e baseada em modelos. Recomendação baseada em conteúdo: representação, baseada em similaridade e em classificação. Recomendação baseada em conhecimento: representação, inferência, baseada em restrições e exemplos, mecanismos de interação. Recomendação híbrida: estratégias e conceitos. Avaliação de recomendadores: métricas de avaliação, avaliação offline e online, projeto experimental e modelos de decisão. Tópicos avançados: segurança e privacidade, interpretabilidade, diversidade e novidade, socialização e ubiquidade.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas teóricas expositivas, acompanhadas de trabalhos práticos e estudos de caso dentro da sala de aula. Elaboração de um projeto.
Critério
Média ponderada de provas e trabalhos práticos realizados durante o curso.
Norma de Recuperação
Realização de prova de recuperação. Critério de aprovação: NP+(Mrec/2,5), se Mrec >=7,5; ou Max {NP,Mrec}, se Mrec<=5,0; ou 5,0, se 5,0<=Mrec<7,5 (NP=1ª avaliação, Mrec=prova).
 
Bibliografia
     
Livros texto 1. Recommender Systems: An Introduction, Dietmar Jannach, Markus Zanker, Alexander Felfernig, Gerhard Friedrich. Cambridge University Press, 2010. 2. Recommender Systems Handbook, Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira, Paul B. Kantor. Springer-Verlag, 2010. Bibliografia complementar Textos relacionados à disciplina.
 

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