Recommender Systems study

추천 시스템 알고리즘에의 입문

Details

• 교재: Recommender Systems the textbook (https://www.springer.com/gp/book/9783319296579 )
  

• 기간: 2020년 8월 11일부터 약 8주간

함께하는 사람

이혜승,이명학,이마태,장영준,김남균,강병하

진행 방법

• 과제로 한 주에 한 챕터를 읽어옵니다.
• 한 주에 한 명이 슬라이드 만들고 공유, 발표를 맡아 진행합니다.
• 발표자 외의 스터디원들은 해당 챕터에 관련한 질문 및 논의할 거리를 미리 준비합니다.

의견1. 논문 학습을 병행하여, 책에서 소개하는 알고리즘이 실제로 어떻게 쓰이는지 비교합니다.

주차 정보

• Week 1: Introduction
  
• Week 2: Neighborhood-Based Collaborative Filtering ( )
  
• Week 3: Model-Based Collaborative Filtering ( )
  
• Week 4: Content-Based Recommender Systems ( )

• Week 5: Knowledge-Based Recommender Systems ( )
  
• Week 6: Ensemble-Based and Hybrid Recommender Systems ( )
  
• Week 7: Evaluating Recommender Systems ( )
  
• Week 8: Advanced Topics in Recommender Systems ( )

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