Recommender systems
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Unterricht
Details
Fakultät Math.-Nat. und Med. Fakultät Bereich Informatik Code UE-SIN.08623 Sprachen Englisch Art der Unterrichtseinheit Vorlesung
Kursus Master Semester FS-2026 Zeitplan und Räume
Vorlesungszeiten Montag 09:15 - 12:00, Wöchentlich (Frühlingssemester)
Strukturpläne 3h par semaine durant 14 semaines Kontaktstunden 42 Unterricht
Verantwortliche - Portmann Edy
Dozenten_innen - Teran Tamayo Luis Fernando
Beschreibung Recommender systems (RSs) are computer-based techniques that attempt to present information about products that are likely to be of interest to a user. These techniques are mainly used in Electronic Commerce (eCommerce) in order to provide suggestions on items that a customer is, presumably, going to like. Nevertheless, there are other applications that make use of RSs, such as social networks and community-building processes, among others. A recommender system is a specific type of information filtering technique that tries to present users with information about items (movies, music, books, news, web pages, among others) in which they are interested. The term “item” is used to denote what the system recommends to users. To achieve this goal, the user profile is contrasted with the characteristics of the items. These features may come from the item content (content-based approach) or the user’s social environment (CF). The use of these systems is becoming increasingly popular in the Internet because they are very useful to evaluate and filter the vast amount of information available on the Web in order to assist users in their search processes and retrieval. RSs have been highly used and play an important role in different Internet sites that offer products and services in social networks, such as Amazon, YouTube, Netflix, Yahoo!, TripAdvisor, Facebook, and Twitter, among others. Many different companies are developing RSs techniques as an added value to the services they provide to their subscribers.
Recommender Systems – Swiss Joint Master of Science in Computer Science
Lernziele - To understand the basic concepts of RSs
- Using a taxonomy, students will be able to classify different RSs solutions
- To understand a number of RSs algorithms
- To learn about the different evaluation methods for RSsBemerkungen MSc-CS BENEFRI - (Code Ue: 53084 Track: T5, Code Ue: 63084 Track: T6). The exact date and time of this course as well as the complete course list can be found at http://mcs.unibnf.ch/.
Course and exam registration on ACADEMIA (not myunifr.ch). Please follow the instructions on https://mcs.unibnf.ch/organization/
Soft Skills Nein ausserhalb des Bereichs Nein BeNeFri Ja Mobilität Ja UniPop Nein -
Einzeltermine und Räume
Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort 16.02.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 23.02.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 02.03.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 09.03.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 16.03.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 23.03.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 30.03.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 13.04.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum D230 20.04.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 27.04.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 04.05.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 11.05.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 18.05.2026 09:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum F130 -
Leistungskontrolle
Prüfung
Bewertungsmodus Nach Note -
Zuordnung
Zählt für die folgenden Studienpläne: Ergänzende Lehrveranstaltungen in Naturwissenschaften
Version: ens_compl_sciences
Paquet indépendant des branches > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)
Informatik [POST-DOC]
Version: 2015_1/V_01
Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)
Ma - Business Communication : Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
Version: 2024-SA_V03
Wirtschaftsinformatik > Wirtschaftsinformatik Kursen > Module Wirtschaftsinformatik > TMD: Technologies and Modelling for DigitalizationWirtschaftsinformatik > Wirtschaftsinformatik Kursen > Module Wirtschaftsinformatik > DADS: Data Analytics & Decision SupportWirtschaftsinformatik > Wirtschaftsinformatik Kursen > Module Informatik > Data Science
Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
Version: 2020-SA_V01
Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik - min 8 ECTS > DADS: Data Analytics & Decision SupportKurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik - min 8 ECTS > Data ScienceKurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik - min 8 ECTS > TMD: Technologies and Modelling for DigitalizationKurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik - min. 22 ECTS > DADS: Data Analytics & Decision SupportKurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik - min. 22 ECTS > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
NfMa - Data Analytics - 30 ECTS
Version: 2020-SA_V01
Max. 9 ECTS-Credits, die aus den Kursen des Moduls T6 (Data Science) des MSc in Informatik und/oder den Modulen DADS und TMD des MSc in Wirtschaftsinformatik ausgewählt werden können. > DADS: Data Analytics & Decision SupportMax. 9 ECTS-Credits, die aus den Kursen des Moduls T6 (Data Science) des MSc in Informatik und/oder den Modulen DADS und TMD des MSc in Wirtschaftsinformatik ausgewählt werden können. > TMD: Technologies and Modelling for DigitalizationMax. 9 ECTS-Credits, die aus den Kursen des Moduls T6 (Data Science) des MSc in Informatik und/oder den Modulen DADS und TMD des MSc in Wirtschaftsinformatik ausgewählt werden können. > Data Science
NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
Version: 2020-SA_V01
Kurse > Module in Wirtschaftsinformatik > DADS: Data Analytics & Decision SupportKurse > Module in Wirtschaftsinformatik > TMD: Technologies and Modelling for DigitalizationKurse > Module in Informatik > Data Science
Zusatz zum Doktorat [PRE-DOC]
Version: 2020_1/v_01
Zusatz zum Doktorat (Math.-Nat. und Med. Fakultät) > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)
