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Kantor – Lior Rokach

Libro adottato a Politecnico di Milano, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Kantor – Lior Rokach» è adottato per Recommender Systems dal prof. Maurizio Ferrari Dacrema (Computer Science and Engineering, Music and Acoustic Engineering, Telecommunication Engineering – Politecnico di Milano).

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Come lo indica il docente: Kantor, Paul B., Lior Rokach, Francesco Ricci, and Bracha Shapira, Recommender systems handbook, Springer, Anno edizione: 2022 https://amzn.eu/d/frO7PLW Note: Advanced book

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Recommender Systems – Prof. Maurizio Ferrari Dacrema Canale unico

Corso di laurea: Computer Science and Engineering · Laurea triennale · 1º anno · 1º semestre · ICT ENGINEERING, BUSINESS AND INNOVATION · 052534 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 052534 CFU · apri nel catalogo · Computer Science and Engineering · 1º anno · 1º semestre ›

Aggarwal, Charu C., Recommender Systems

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1) Introduction to Recommender Systems - Applications and goals - Taxonomy 2) Non-Personalized Recommenders - Understanding preferences, ratings and interactions - Inferring preferences - Top popular, Best rated - Global effects (biases) 3) Evaluation - User and provider utility - Comparative evaluation: On-line vs Off-line vs.

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Recommender Systems – Prof. Maurizio Ferrari Dacrema Canale unico

Corso di laurea: Music and Acoustic Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · Music Engineering · 052534 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 052534 CFU · apri nel catalogo · Music and Acoustic Engineering · 1º semestre ›

Aggarwal, Charu C., Recommender Systems

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1) Introduction to Recommender Systems - Applications and goals - Taxonomy 2) Non-Personalized Recommenders - Understanding preferences, ratings and interactions - Inferring preferences - Top popular, Best rated - Global effects (biases) 3) Evaluation - User and provider utility - Comparative evaluation: On-line vs Off-line vs.

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Recommender Systems – Prof. Maurizio Ferrari Dacrema Canale unico

Corso di laurea: Telecommunication Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 052534 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 052534 CFU · apri nel catalogo · Telecommunication Engineering · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1) Introduction to Recommender Systems - Applications and goals - Taxonomy 2) Non-Personalized Recommenders - Understanding preferences, ratings and interactions - Inferring preferences - Top popular, Best rated - Global effects (biases) 3) Evaluation - User and provider utility - Comparative evaluation: On-line vs Off-line vs.

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