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Apresentação
Apresentação
Esta cadeira fornece os fundamentos para o desenho e implementação de sistemas de recomendação (SR). Os alunos/as aprendem sobre os diferentes algoritmos relevantes, incluindo filtragem colaborativa, que envolve a previsão de preferências do utilizador com base nas preferências de utilizadores semelhantes, e recomendação baseada em conteúdo. Além destes tópicos fundamentais, os alunos aprendem também técnicas mais avançadas, como SR híbridos, SR sensíveis ao contexto, uso de deep learning e avaliação de SR. A cadeira tem uma abordagem teórico-prática que inclui a implementação de sistemas de recomendação usando conjuntos de dados do mundo real, para obter experiência prática com técnicas de ponta. No final da cadeira, os alunos/as terão uma compreensão profunda do estado da arte em sistemas de recomendação e serão capazes de aplicar essas técnicas a problemas do mundo real.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Mestre | Semestral | 7
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
2 | Opcional | Português
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Código
Código
ULHT6347-23278
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
- CP1. Introdução aos Sistemas de Recomendação
- CP2. Filtragem Colaborativa (Collaborative Filtering)
- CP3. Filtragem Baseada em Conteúdo
- CP4. Sistemas de Recomendação Híbridos
- CP5. Métricas de Avaliação para Sistemas de Recomendação
- CP6. Factorização de Matrizes
- CP7. Abordagens de Aprendizagem Profundo para Sistemas de Recomendação
- CP8. Ética e Implicações Sociais dos Sistemas de Recomendação
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Objetivos
Objetivos
A cadeira de complementos de sistemas de recomendação tem como objetivos de aprendizagem:
- OA1. Compreender os fundamentos dos sistemas de recomendação, incluindo seus principais desafios e aplicações
- OA2. Conhecer e comparar diferentes tipos de algoritmos de recomendação, incluindo modelagem colaborativa, baseada em conteúdo e híbrida
- OA3. Compreender as diferentes métricas de avaliação de sistemas de recomendação e ser capaz de avaliar a qualidade de um sistema de recomendação
- OA4. Ser capaz de projetar e implementar um sistema de recomendação, escolhendo o algoritmo apropriado e ajustando parâmetros para alcançar um desempenho ótimo
- OA5. Compreender as questões éticas e de privacidade envolvidas na implementação de sistemas de recomendação e estar ciente das implicações sociais e económicas desses sistemas
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Metodologias de ensino e avaliação
Metodologias de ensino e avaliação
A cadeira está composta por aulas, sessões práticas e projetos em grupo. As aulas fornecem uma visão geral dos conceitos e técnicas usadas em sistemas de recomendação, enquanto as sessões práticas e projetos em grupo proporcionam aos alunos experiência prática na concepção e implementação de sistemas de recomendação.
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
- Falk, K. (2019). Practical recommender systems. Simon and Schuster.
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Horário de Atendimento
Horário de Atendimento
A definir no início do semestre
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Mobilidade
Mobilidade
Não
