Course

Vorlesung Recommender Systems

Semester:	Winter Term 2025
Lecturer:	Prof. Dr. Andreas Geyer-Schulz;
Appointment:	Freitag 09:45 - 11:15
Location:	Gebäude 10.11, Raum 223 (Sitzungssaal)
SWS:	2

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Content

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.

Course dates

Time	Content


10/31/2025, -
11/07/2025, -
11/14/2025, -
11/21/2025, -
11/28/2025, -
12/05/2025, -
12/12/2025, -
12/19/2025, -
01/09/2026, -
01/16/2026, -
01/23/2026, -
01/30/2026, -
02/06/2026, -
02/13/2026, -
02/20/2026, -

Course material

Content	Author


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