Análisis de relaciones entre tipos de personalidad y preferencias de usuario: Aplicación a sistemas de recomendación
Author
Falcato Córdoba, CarolinaAdvisor
Cantador Gutiérrez, IvánEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2014-06Subjects
Internet - Aplicaciones en los negocios; Servicios web; Recuperación de la Información; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
En los últimos años la Web ha experimentado un crecimiento incesante y cada año son más las empresas que ofrecen sus productos en internet. Por ello, a los usuarios se les hace cada vez más difícil el gestionar todos los datos disponibles, principalmente al realizar búsquedas de información en la Web. Por otra parte, las empresas compiten entre ellas por su supervivencia utilizando servicios diferenciadores que les aseguren además de mantener su propia clientela, atraer nuevos usuarios de otras empresas.
Esta situación hace que cada más sitios Web empleen Sistemas de Recomendación para ofrecer los productos o servicios que puedan ser de mayor interés a los usuarios utilizando diferentes variables relacionadas con los propios usuarios, los productos y los contextos en los que las recomendaciones se presentan y consumen. Una de estas variables es la personalidad de cada cliente, ya que se ha demostrado que existen correlaciones entre los rasgos de personalidad y las preferencias (gustos, intereses) de usuarios en diferentes dominios, y que tales correlaciones permiten mejorar recomendaciones personalizadas.
Partiendo de un trabajo de investigación previo, este Trabajo de Fin de Grado presenta varios métodos de filtrado colaborativo que tienen en cuenta la personalidad de los usuarios, así como una evaluación de los resultados de recomendación obtenidos a partir de esos métodos sobre un conjunto de datos con 22.289 perfiles extraídos de la red social Facebook y compuestos por los valores de los rasgos de personalidad según el Modelo de los Cinco Factores, y de las preferencias personales de cada usuario en varios dominios de entretenimiento: cine, música y libros. In the last years, the Web has been widely expanded, and every year more and more companies offer their products in the Internet. Therefore, users find much more difficult to manage all the available data, especially when they search for information in the Web. Moreover, companies compete with each other for their survival using differentiating services that, in addition to maintain own customers, ensure to attract additional customers from other companies.
Due to such situation, many websites use Recommender Systems to offer users with the products or services that could be more interesting, according to different user, item and contextual variables. One of these variables is the client’s personality, since it has been shown that there exist certain correlations between personality traits and user preferences (tastes, interests) in different domains, and that such correlations let improve personalized recommendations.
Based on previous research work, this document presents several personality-based collaborative filtering methods, and results obtained in the evaluation of such methods on a dataset with 22.289 Facebook user profiles, composed of the Five Factor Model personality traits values and personal preferences of each user in multiple entertainment domains, namely movies, music and books.
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