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The Textbook – Anno

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

«The Textbook – Anno» 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: The Textbook, Springer, Anno edizione: 2016, ISBN: 978-3-319-29659-3 https://amzn.eu/d/6omO1G2

ISBN
9783319296593

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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

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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

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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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