Introduit les systèmes de recommandation, le filtrage collaboratif, la recommandation basée sur le contenu, les paramètres de similitude et la factorisation matricielle.
Explore l'évolution et l'impact des systèmes de recommandation, couvrant la récupération d'informations, le filtrage collaboratif et les différents algorithmes de recommandation.
Couvre le filtrage collaboratif et les méthodes basées sur le contenu pour les systèmes de recommandation, en abordant les problèmes de démarrage à froid et en faisant des prédictions.
Explore l'optimisation stochastique, les méthodes de gradient adaptatif, les systèmes de recommandation et la factorisation matricielle dans les matrices d'évaluation des éléments utilisateurs.
