Sylabus
* Modelování zákaznických preferencí a dotazování s preferencemi
Úvod, motivace, výzvy a příklady zákaznických preferencí.
Lean startup model,
LMPM-Lineární Monotónní Preferenční Model, jednoznačnost reprezentace LMPM
* Top-k algoritmus - dotazování/vyhledávání s preferencemi
Faginův monotónní model zákaznických preferencí a algoritmy pro výpočet top-k
Teoretická optimalita prahového algoritmu a praktické experimenty, model vícero zákazníků
* Učení zákaznických preferencí
Problém učení (získávání) zákaznických preferencí
Učení zákaznických preferencí
Různé metriky vyhodnocování kvality modelů
* Formální rámec pro převoditelnost preferenčních modelů, souvislosti s ekonomickými a optimalizačními modely
* Matematický Fuzzy Datalog - Preferenční Datalog
Preferenční logika jako jazyk pro modelování preferencí, vícehodnotový modus pones a jeho korektnost
Procedurální a deklarativní sémantika preferenčního Datalogu bez negace a s rekurzí, korektnost
Fixpoint pro preferenční Datalog a vypočítatelnost minimálního modelu
Věta o aproximativní úplnosti preferenčního Datalogu
Centrem našeho zájmu je proces, který řídí zákaznické akce na rozhraní webovského obchodu a odpovědi systému.
Naučíme se tvořit a vyhodnocovat zákaznické preferenční modely založené na některých “business” modelech; efektivně nalézt příslušné top-k odpovědi a doménový kalkul pro tyto.
Cvičení se skládají z referátů o současných výsledcích, učení preferencí, imitace virtuálního projektu „Lean startup“ přes sociální síť.