Recommender systems

  • 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 RSs

    Bemerkungen

    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 Digitalization
    Wirtschaftsinformatik > Wirtschaftsinformatik Kursen > Module Wirtschaftsinformatik > DADS: Data Analytics & Decision Support
    Wirtschaftsinformatik > 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 Support
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik - min 8 ECTS > Data Science
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik - min 8 ECTS > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik - min. 22 ECTS > DADS: Data Analytics & Decision Support
    Kurse - 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 Support
    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. > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    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. > Data Science

    NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    Kurse > Module in Wirtschaftsinformatik > DADS: Data Analytics & Decision Support
    Kurse > Module in Wirtschaftsinformatik > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Kurse > 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)