Cilj
Ishod
Metode izvodjenja nastave
Sadržaj
Literatura
Studenti su osposobljeni da: (a) prepoznaju i analiziraju poslovne probleme koji se mogu rešiti sistemima za preporučivanje; (b) razumeju postojeća rešenja za sisteme za preporučivanje; (v) pripreme podatke za primenu algoritama za preporučivanje (g) modeluju sisteme za preporučivanje kroz primenu algoritama mašinskog učenja; (d) uporedjuju različite algoritme i evaluiraju njihove razlike; (dj) primenjuju programske biblioteke i algoritme; (e) interpretiraju rezultate sistema za preporučivanje.
Studenti poseduju napredna akademska i stručna znanja iz oblasti sistema za preporučivanje. Samostalno analiziraju poslovne probleme i primenjuju alate i softverska rešenja za izgradnju sistema za preporučivanje. Samostalno uporedjuju različite algoritme za preporučivanje, kao i načine za njihovo unapredjenje. Samostalno interpretiraju rezultate algoritama i vrednuju njihov uticaj na poslovni sistem za koji su kreirani. Takodje, studenti mogu da rade u timu na rešavanju izgradnje sistema za preporučivanje, kao i da razumeju značaj tih alata i posledice koje korišćenje tih alata može imati u širem okruženju.
Teorijska nastava
P-01: Uvod u sisteme za preporučivanje, P-02: Algoritam k najbližih suseda, P-03: Metrike i evaluacija sistema za preporučivanje, P-04: Metrike i evaluacija sistema za preporučivanje – nastavak, P-05: Zaključivanje na osnovu slučajeva, P-06: Algoritmi zasnovani na sadržaju (eng. Content-based Filtering), P-07: Algoritmi zasnovani na sadržaju 2, P-08: Osnovni algoritmi sistema za preporučivanje (eng. Baseline Algorithms), P-09: Kolaborativno filtriranje zasnovano na korisnicima, P-10: Kolaborativno filtriranje zasnovano na stavkama, P-11: Uvod u kolaborativno filtriranje zasnovano na modelima faktorizacije matrice, P-12: Kolaborativno filtriranje zasnovano na modelima faktorizacije matrice, P-13: Učenje rangiranja 1, P-14: Učenje rangiranja 2, P-15: Napredne teme sistema preporuke.
Praktična nastava
V-01: Uvod u sisteme za preporučivanje, V-02: Algoritam k najbližih suseda, V-03: Metrike i evaluacija sistema za preporučivanje, V-04: Metrike i evaluacija sistema za preporučivanje – nastavak, V-05: Zaključivanje na osnovu slučajeva, V-06: Algoritmi zasnovani na sadržaju (eng. Content-based Filtering), V-07: Algoritmi zasnovani na sadržaju 2, V-08: Osnovni algoritmi sistema za preporučivanje (eng. Baseline Algorithms), V-09: Kolaborativno filtriranje zasnovano na korisnicima, V-10: Kolaborativno filtriranje zasnovano na stavkama, V-11: Uvod u kolaborativno filtriranje zasnovano na modelima faktorizacije matrice, V-12: Kolaborativno filtriranje zasnovano na modelima faktorizacije matrice, V-13: Učenje rangiranja 1, V-14: Učenje rangiranja 2, V-15: Napredne teme sistema preporuke.
1. Lazarević B., Marjanović
Z., Aničić N., Babarogić S. Baze podataka FON 2018
2. Suknović, M., Delibašić,
B.
Poslovna inteligencija i Sistemi za podršku
odlučivanju
FON 2010
3. Kimball R., Ross M. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to
Dimensional Modeling. Third Edition. John Wiley & Sons 2013
4. Petrović M., Bjeladinović
S.
Nastavni materijali i vežbe sa sajta
is.fon.bg.ac.rs i odlucivanje.fon.bg.ac.rs. FON 2020
5. Vukićević M. Nastavni materijali i vežbe sa sajta
odlucivanje.fon.bg.ac.rs FON 2020
