Sistemas de recomendación

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Profesor: Dr. John Goddard Close

Resumen: En Internet existen muchos sitios especializados que ofrecen una gran cantidad de productos y/o servicios para su consumo, lo cual causa conflictos al usuario cuando requiere adquirir uno de ellos de entre tantas opciones; una buena opción para resolverlos son los sistemas de recomendación (SR). Los SR son herramientas y técnicas de software que proporcionan sugerencias a un usuario sobre artículos que le pueden servir. El tipo de sugerencia que ofrecen los SR podría ser acerca de qué película ver, qué música escuchar, qué bien comprar, o qué noticia en línea leer. Los sistemas de recomendación generan información personalizada para cada uno de sus usuarios, mediante el supuesto de que las personas que tuvieron una opinión similar en el pasado continuarán teniendo los mismos gustos en el futuro. Los SR están creciendo rápidamente en Internet, y han evolucionado de ser meras adiciones interesantes de sitios dedicados al comercio electrónico, a convertirse a veces en el negocio principal. Algunos retos que se presentan en los sistemas de recomendación son: producir una recomendación exacta, manejar varias recomendaciones eficientemente y enfrentar el crecimiento del número de participantes en el sistema, obteniendo así un sistema de recomendación de calidad.

Objetivo general

  • Encontrar métodos adecuados para los sistemas de recomendación mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje maquinal

Objetivos específicos

  • Evaluar el desempeño de distintas técnicas de aprendizaje maquinal en el contexto de sistemas de recomendación
  • Desarrollar e implementar algún modelo híbrido para mejorar la calidad de recomendación en un SR

Última actualización: June 2, 2016 at 0:03 am

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