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Recommender Systems – Politecnico di Milano

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Docente non ancora indicato Canale unico

Corso di laurea: Computer Science and Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 7.5 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 7.5 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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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

The Textbook – AnnoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Press – An IntroductionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Kantor – Lior RokachCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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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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

The Textbook – AnnoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Press – An IntroductionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Kantor – Lior RokachCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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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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 ›

Aggarwal, Charu C., Recommender Systems

The Textbook – AnnoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Kantor – Lior RokachCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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 negli altri atenei

Recommender Systems – Padova