Recommender systems e user behavior: perché Amazon e Netflix sanno già ciò che vuoi: caratteristiche ideali per sistemi di raccomandazione

Loguercio, Antonio (A.A. 2020/2021) Recommender systems e user behavior: perché Amazon e Netflix sanno già ciò che vuoi: caratteristiche ideali per sistemi di raccomandazione. Tesi di Laurea in Machine learning & object driven marketing, Luiss Guido Carli, relatore Luigi Laura, pp. 122. [Master's Degree Thesis]

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Abstract/Index

Sistemi di raccomandazione. Artificial intelligence e machine learning. Machine learning e pratiche di marketing. Sistemi di raccomandazione: cosa sono? Tipologie e classificazione. Elementi dei sistemi di raccomandazione. Dati e privacy. La personalizzazione nei sistemi di raccomandazione. Trasparenza nei sistemi di raccomandazione. User behavior e bad behavior. User experience nei recommender system: le caratteristiche ideali. Precisione, accuratezza e recall. Facilità d'uso. Attenzione dell'utente. Importanza delle preferenze e delle scelte. Il potere dell'esperienza personalizzata. Fiducia. I segnali: come interpretarli e gestirli. Affidabilità dei sistemi di raccomandazione: approccio sperimentale con Python. Python: origini e funzioni. Le librerie Python per i sistemi di raccomandazione. Il dataset MovieLens: storia e caratteristiche. Analisi in Python sull’affidabilità dei sistemi di raccomandazione.

References

Bibliografia: pp. 92-102.

Thesis Type: Master's Degree Thesis
Institution: Luiss Guido Carli
Degree Program: Master's Degree Programs > Master's Degree Program in Marketing (LM-77)
Chair: Machine learning & object driven marketing
Thesis Supervisor: Laura, Luigi
Thesis Co-Supervisor: Musolino, Mirta
Academic Year: 2020/2021
Session: Autumn
Deposited by: Alessandro Perfetti
Date Deposited: 23 May 2022 13:49
Last Modified: 23 May 2022 13:49
URI: https://tesi.luiss.it/id/eprint/32439

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