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Fundamentos de sistemas recomendadores
  • Level Professional
  • المدة 8 ساعات hours
  • الطبع بواسطة Pontificia Universidad Católica de Chile
  • Offered by

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El MOOC “Fundamentos de sistemas recomendadores” tiene como propósito que los estudiantes conozcan los principales conceptos asociados a estos sistemas, así como su evolución histórica. Se enseñarán las principales técnicas de recomendación, como son el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido. Adicionalmente, se espera que los estudiantes conozcan y apliquen diversas métricas de evaluación que les permitan evaluar diferentes dimensiones de los sistemas de recomendación.

الوحدات

Bienvenida

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  • Bienvenida

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  • Syllabus

Módulo 1: Conociendo los sistemas de recomendación

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2 Assignment

  • Formativo: Introducción y recomendación no personalizada
  • Sumativo: Clasificación de sistemas de recomendación y recomendación no personalizada

3 Videos

  • Definición ejemplos de sistemas de recomendación
  • Tipos de sistemas de recomendación
  • Recomendación no personalizada

1 Readings

  • Recommender systems: Introduction and challenges. Recommender systems handbook.

Módulo 2: Filtrado Colaborativo

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2 Assignment

  • Formativo: Filtrado Colaborativo
  • Sumativo: Filtrado colaborativo, pendiente uno y content-based

4 Videos

  • Recomendación como predicción de ratings
  • Filtrado colaborativo basado en usuarios
  • Filtrado Colaborativo basado en ítems (IKNN)
  • Recomendación con algoritmo pendiente uno

1 Readings

  • Rating-based collaborative filtering: algorithms and evaluation. Social information access: Systems and technologies. Secciones 1-4

Módulo 3: Recomendación basada en contenido y evaluación vía ranking

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2 Assignment

  • Formativo: Recomendación basada en contenido de texto y evaluación basada en ranking
  • Sumativo: Evaluación de sistemas recomendadores, recomendación basada en texto y métodos latentes

4 Videos

  • Recomendación en base a contenidos
  • Recomendación basada en contenido de texto
  • Evaluación basada en ranking I: precision, recall, MRR
  • Evaluación basada en ranking II: MAP, nDCG y AUC

2 Readings

  • Performance of recommender algorithms on top-n recommendation tasks. In Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems.
  • Recommender Systems Handbook: Cap. Content-based recommender systems: State of the art and trends.

Módulo 4: Métodos latentes de factorización matricial y FunkSVD

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2 Assignment

  • Formativo: Factorización matricial y FunkSVD
  • Sumativo: Factorización matricial y FunkSVD

4 Videos

  • Introducción a los métodos latentes
  • Factorización Matricial para predecir factores latentes
  • FunkSVD
  • Ejemplo práctico usando FunkSVD

1 Readings

  • Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer.

Cierre

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  • Video de cierre

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  • Referencias bibliográficas

Auto Summary

Discover the essential concepts and historical evolution of recommendation systems with the engaging “Fundamentos de sistemas recomendadores” course. Ideal for professionals in the Maths and Statistics domain, this Coursera offering dives into core recommendation techniques such as collaborative filtering and content-based filtering. You will also learn to apply various evaluation metrics to assess different dimensions of recommendation systems effectively. Spanning 480 hours, this in-depth course provides both Starter and Professional subscription options, catering to a broad range of learners aiming to enhance their expertise in this pivotal field. Join now to elevate your understanding and application of recommendation systems.

Denis Parra
Instructor

Denis Parra