Recommender Systems Av: Knut Marius Sundt Veileder: Thomas Ågotnes.

Recommender Systems Av: Knut Marius Sundt Veileder: Thomas Ågotnes

Recommender Systems  Hva? Informasjonsfiltrering Personifisert Muligheter ≈∞  Hvorfor? Store mengder data Effektivitet (tid er penger) Tjene på andres erfaringer Målrettet markedsføring

Recommender Systems  Eksisterende:

Recommender Systems  Hvordan samle data? Eksplisitt  Karakter  Rangering Implisitt  Surfe-logg  Tidtaking  Klikkede linker ++

Collaborative Filtering  (u)likhet mellom brukere  Ikke domene-avhengig

Content-Based Filtering  (u)likhet mellom ”gjenstander”  Svært domene-avhengig

Utfordringer  Cold start  Motivasjon for bruk  ”Sparse matrix”  Skalerbarhet

Oppgaven  3 semestere: 1: Spesialpensum, bakgrunnsstoff 2 og 3: 100% på oppgaven  Maskinlæring  Tillit / Sosiale nettverk  Domene ikke fastsatt

Recommender Systems Av: Knut Marius Sundt Veileder: Thomas Ågotnes.

Liknende presentasjoner

Presentasjon om: "Recommender Systems Av: Knut Marius Sundt Veileder: Thomas Ågotnes."— Utskrift av presentasjonen:

Liknende presentasjoner

Om prosjektet

Tilbakemelding

Logg inn

Logg deg på via sosiale nettverk:

Recommender Systems Av: Knut Marius Sundt Veileder: Thomas Ågotnes.

Liknende presentasjoner

Presentasjon om: "Recommender Systems Av: Knut Marius Sundt Veileder: Thomas Ågotnes."— Utskrift av presentasjonen:

Liknende presentasjoner

Om prosjektet

Tilbakemelding