推荐系统

课程编码：180086085404P3008H 英文名称：Recommend System 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：何苯

本课程是面向计算机技术专业的研究生专业课。本课程系统地讲授网络挖掘和推荐系统的有关理论、技术及其主要应用，并涉及相关领域的最新前沿进展。课程的主要内容包括以下几个方面： 1、协同过滤； 2、推荐系统的基本算法； 3、网络模型与推荐。通过上述内容的学习，系统地掌握推荐系统的基本内容与方法，了解推荐系统的主要应用领域。

概率统计，算法与数据结构

第一章 课程引论 何苯
第1节 课程概述 2.0学时
第二章 协同过滤 何苯
第1节 基于用户推荐 1.0学时
第2节 基于物品推荐 1.0学时
第三章 基于内容与基于知识的推荐 何苯
第1节 基于内容的推荐 1.0学时
第2节 基于知识的推荐 1.0学时
第四章 混合推荐、推荐系统评价 何苯
第1节 混合推荐 1.5学时
第2节 推荐系统评价 0.5学时
第五章 基于内容的可解释推荐 何苯
第1节 可解释推荐 2.5学时
第2节 展望 0.5学时
第六章 社会推荐 何苯
第1节 社交网络挖掘 1.0学时
第2节 社交网络推荐 1.0学时
第七章 链接分析 何苯
第1节 链接预测 2.0学时
第2节 不信任网络 2.0学时
第八章 社区发现 何苯
第1节 网络与社区 0.5学时
第2节 社区发现 1.5学时
第九章 图表示学习 何苯
第1节 图模型简介 0.5学时
第2节 图表示学习 1.5学时
第十章 基于图神经网络的推荐 何苯
第1节 基于图神经网络的推荐 3.5学时
第2节 展望 0.5学时
第十一章 基于联邦学习的推荐 何苯
第1节 基于联邦学习的推荐 1.5学时
第2节 展望 0.5学时
第十二章 实验总结 何苯
第1节 实验总结交流 4.0学时
第2节 作业讲解，答疑 2.0学时
第十三章 随堂考试 何苯
第1节 随堂笔试 2.0学时

主讲教师何苯，国科大计算机学院教授，博士生导师。研究方向：自然语言处理，信息检索