Kurzus nemzetközi vendég- és részidős hallgatóknak

Kar

Informatikai Kar

Szervezet

IK Adattudományi és Adattechnológiai Tanszék

Kód

IPM-24ATRSEG

Cím

Ajánlórendszerek Ea+Gy.

Tervezett félév

Tavaszi

Meghirdetve

2024/25/2

ECTS

6

Nyelv

en

Oktatás célja

tudása Ismeri az adattudomány főbb alkalmazási területeit, az ezekhez kötődő problémákat és a megoldási lehetőségek főbb irányait, a kapcsolódó technikák alkalmazási korlátait. átfogó ismeretekkel rendelkezik az adatkezelés, elemzés, modellezés szabályozási kérdéseiről, problémáiról, beleértve a jogi és etikai vonatkozásokat is. Ismeri az informatikai biztonság területeit. képességei Képes az adatokat kontextusba helyezve más információkkal összekapcsolni, egyesítve különböző modalitásokat. Képes a rutinproblémák felismerésén és megoldásán túl eredeti ötleteket felvetni Munkája során vizsgálja a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét és törekszik azok megvalósítására. attitűd Hitelesen képviseli szakmáját és mutatja be munkájának eredményeit. Elkötelezett a környezettudatos magatartás közvetítése és megvalósítása iránt. autonómiája és felelőssége Felelősen, az aktuális szabályozásnak megfelelően kezeli a rábízott érzékeny, esetlegesen bizalmas adatokat. Munkáját a szakmai és tudományos etika követelményeinek maximális figyelembevételével végzi.

Tantárgy tartalma

A kurzus az ajánlórendszerek területén alkalmazott módszerek és alapvető elméletek bemutatásával foglalkozik, beleértve azok elméleti alapjait, különböző alkalmazási lehetőségeit és gyakorlati felhasználásukat. A kurzus fontos részét képezik továbbá az ajánlórendszerek kiértékelésére kifejlesztett módszerek bemutatása, a felhasználói modellek fejlesztésének illetve az ún. perszonalizációs kérdések megtárgyalása. A kurzus főbb moduljai a következők: Tudásalapú ajánlórendszerek Rangsor- és értékelés alapú visszacsatolás Modell-alapú ajánlórendszerek Szomszédság-alapú modellek Tartalom-alapú ajánlórendszerek Hybrid modellek Ajánlórendszedrek kiértékelése Kontextusfüggő modellek Csoportos ajánlás Szociális modellek A bizalom fogalma az ajánlórendszerekben Korlátozás-alapú modellek Alkalmazási területek

Számonkérés és értékelés

összevont számonkérés

Irodalomjegyzék

Charu C. Aggarwal (2016). Recommender Systems: The Textbook. Springer Nature Switzerland AG. Sachi Nandan Mohanty, Jyotir Moy Chatterjee, Sarika Jain, Ahmed A. Elngar, Priya Gupta (2020). Recommender System with Machine Learning and Artificial Intelligence: Practical Tools and Applications in Medical, Agricultural and Other Industries. Wiley. Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira, Paul B. Kantor (2011). Recommender Systems Handbook. Springer New York.

Kurzus szakjai