Cette séance de cours couvre les systèmes de recommandation, en mettant l'accent sur le filtrage collaboratif et la recommandation basée sur le contenu. Il explique les fonctions de filtrage collaboratif, de mesure de similarité et d'agrégation basées sur l'utilisateur et l'élément. L'instructeur discute également du problème de démarrage à froid, de l'évolutivité et de la factorisation matricielle pour déterminer les facteurs latents.