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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

9. Recommender Systems

verfasst von : Laura Igual, Santi Seguí

Erschienen in: Introduction to Data Science

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this chapter, we introduce what recommender systems are, how they work and how they can be implemented in Python. We also present the taxonomy of different types of recommender systems based on the information they use, as well as the output they produce. We provide some insights in order to see how recommender systems can deal with questions such as: Which movie should I rent? Which TV should I buy? Or: Which is the best place for me and my family to travel to? These are typical questions that companies like Netflix or Amazon include in their products. We also see and discuss how recommender systems should be evaluated. Finally, a practical case with MovieLens dataset is presented.

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  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
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  • Versicherung + Risiko




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Literatur
1.
Zurück zum Zitat F. Ricci, L. Rokach, B. Schapira, in Recommender Systems Handbook (Springer, 2015) F. Ricci, L. Rokach, B. Schapira, in Recommender Systems Handbook (Springer, 2015)
2.
Zurück zum Zitat G. Shani, A. Gunawardana, A survey of accuracy evaluation metrics of recommendation tasks. J. Mach. Learn. Res. 10, 2935–2962 (2009)MathSciNet G. Shani, A. Gunawardana, A survey of accuracy evaluation metrics of recommendation tasks. J. Mach. Learn. Res. 10, 2935–2962 (2009)MathSciNet
Metadaten
Titel
Recommender Systems
verfasst von
Laura Igual
Santi Seguí
Copyright-Jahr
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-48956-3_9

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