Máster Universitario en Ingeniería Informática

Máster Universitario en Ingeniería Informática

DATOS GENERALES DE LA MATERIA

  • Nombre: Modelos de Usuario, Adaptación y Recomendación
  • Modalidad: Presencial
  • Idioma: Euskera

PROFESORADO

Profesorado Institución Categoría Doctor / Doctora Perfil Docente Area E-mail
ALVAREZ ARANA, AINHOA IZARO Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea PROFESORADO AGREGADO Doctora Bilingüe Lenguajes y Sistemas Informáticos ainhoa.alvarez@ehu.eus
ARRUARTE LASA, ANA JESUS Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea PROFESORADO TITULAR DE UNIVERSIDAD Doctora Bilingüe Lenguajes y Sistemas Informáticos a.arruarte@ehu.eus
LARRAÑAGA OLAGARAY, MIGUEL Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea PROFESORADO AGREGADO Doctor No bilingüe Lenguajes y Sistemas Informáticos mikel.larranaga@ehu.eus

COMPETENCIAS

Denominación Peso
Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento. 100 %

TIPOS DE DOCENCIA

Tipo Horas presenciales Horas no presenciales Horas totales
Magistral 15 22,5 37,5
Seminario 5 7,5 12,5
P. Ordenador 10 15 25

ACTIVIDADES FORMATIVAS

Denominación Horas %Presencialidad
Clases expositivas 37,5 40 %
Lectura y análisis prácticos 12,5 40 %
Talleres de aplicación 25 40 %

SISTEMAS DE EVALUACIÓN

Denominación Ponderación mínima Ponderación máxima
Asistencia y Participación 15 % 25 %
Examen escrito 20 % 30 %
Trabajos Prácticos 50 % 65 %

TEMARIO

-Introducción.

-Modelos de usuario. Técnicas, modelos individuales y de grupo, modelos abiertos.

-Sistemas de recomendación y personalización.

-Evaluación de los sistemas de recomendación.

-Sistemas interactivos: e-commerce, e-learning

BIBLIOGRAFÍA

MATERIALES DE USO OBLIGATORIO

Apuntes de la asignatura.

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA

-D. Jannach, M. Zenker, A. Felfernig, G. Fiedrich. Recommender Systems.

An Introduction. Cambridge Univ. Press, 2011.

-F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, P.B. Kantor. Recommender systems

handbook. Springer-Verlag, 2011.

-N. Manouselis, H. Drachsler, K. Verbert, O. G. Santos. Recommender Systems for Technology Enhanced Learning. Springer, 2014.

-P. J. Durlach, A. M. Lesgold (Ed.). Adaptive technologies for training and education. Cambridge Univ. Press, 2012.

-B. P. Woolf. Building Intelligent Interactive Tutors. Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Elsevier & Morgan Kaufmann, 2009.

-P. Brusilovsky, A. Kobsa, N. Wolfgang (Ed.). The adaptive web. Methods and strategies of web personalization (Vol. 4321). Springer-Verlag, 2007.

-B. Bhaskar. Recommender Systems In E-Commerce. McGraw-Hill Education Pvt Limited, 2010.

REVISTAS

-User Modeling And User-Adapted Interaction - The Journal of Personalization Research www.umuai.org

-ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems - http://tiis.acm.org

-Communications of the ACM - The Adaptive Web. Vol. 45, Issue 5, May 2002

DIRECCIONES DE INTERÉS EN INTERNET

-http://www.sis.pitt.edu/~peterb/

-http://www.ics.uci.edu/~kobsa/

-http://libroblanco.adigital.org//descarga.html

-UMAP - http://www.dia.uniroma3.it/~umap2013/

-International Conference on Electronic Commerce and Web Technologies - http://www.dexa.org/ecweb2013

Nodo: liferay2.lgp.ehu.es