Lehrveranstaltung

Vorlesung Recommendersysteme

Semester:	Wintersemester 2025
Dozenten:	Prof. Dr. Andreas Geyer-Schulz;
Termin:	Freitag 09:45 - 11:15
Ort:	Gebäude 10.11, Raum 223 (Sitzungssaal)
SWS:	2

Teilnehmen

Um sich für die Vorlesung einzuschreiben, müssen Sie sich einloggen.

Inhalt

Alle Vorlesungs- und Übungsmaterialien, sowie aktuelle Ankündigungen sind im zugehörigen ILIAS Kurs zu finden. Zusätzliche Literatur zu den jeweiligen Einheiten finden Sie auf dieser Webseite.

Veranstaltungstermine

Time	Inhalt


31.10.2025, -
07.11.2025, -
14.11.2025, -
21.11.2025, -
28.11.2025, -
05.12.2025, -
12.12.2025, -
19.12.2025, -
09.01.2026, -
16.01.2026, -
23.01.2026, -
30.01.2026, -
06.02.2026, -
13.02.2026, -
20.02.2026, -

Vorlesungsmaterialien

Inhalt	Autor


Organisation	Geyer-Schulz, Andreas

I.1 Einführung	Geyer-Schulz, Andreas

I.2 Assoziationsregel-Recommender	Geyer-Schulz, Andreas

I.3 Collaborative Filtering Systeme	Geyer-Schulz, Andreas

II.4 Klassifikation von Recommendersystemen	Geyer-Schulz, Andreas

II.5 Mechanism Design Probleme	Geyer-Schulz, Andreas

II.6 Zum Wert von Empfehlungen: Explizite Recommendersysteme	Geyer-Schulz, Andreas

II.7 Zur Modellierung von Recommendern: Data Mining und Data Processing	Geyer-Schulz, Andreas

III.8 Ehrenberg's Repeat-Buying Theorie	Geyer-Schulz, Andreas

III.8a Ehrenberg's Repeat-Buying Theorie II: BibTip: Theorien, Modelle, Architektur und Erweiterungen	Geyer-Schulz, Andreas

III.9 Entscheidungsbäume	Geyer-Schulz, Andreas

III.10 Clustering (in Überarbeitung)	Geyer-Schulz, Andreas

III.11 Web-Rankings als Empfehlungen: PageRank, Authority und Hub	Geyer-Schulz, Andreas

Alte Klausuren	Geyer-Schulz, Andreas