Predicción y recomendación de enlaces en redes sociales
Author
Amor Mourelle, AntonioEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2019-06Subjects
Sistema de recomendación; algoritmos basados en vecindarios; filtrado colaborativo; Informática; MatemáticasEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Los sitemas de recomendación se empezaron a formar como área hace más de 2 décadas. Desde
entonces, grandes empresas como Amazon,Spotify, Netflix, Twitter o Facebook las utilizan para proveer
de contenido a los usuarios de sus plataformas. Y a pesar del buen funcionamiento de estos sistemas,
a día de hoy se sigue investigando como mejorar su funcionamiento, ya no solo desde el punto de
vista del acierto en las recomendaciones sino también en otras cuestiones como la novedad que estas
aportan.
Este TFG tiene como objetivo seguir profundizando en el análisis de los sistemas de recomendación
para las redes sociales, poniendo énfasis en 2 cuestiones. En primer lugar, el análisis de nuevas
perspectivas del valor de la recomendación, en particular la relevancia recíproca, cuyo objetivo es
encontrar enlaces bidireccionales entre usuarios ya que estos enlaces aportan por lo general más valor
a los usuarios de una red social así como a la propia plataforma. Este análisis se ha llevado a cabo
mediante un estudio experimental en el que se observará el comportamiento de algoritmos clásicos en
la recomendación de contactos, tanto algoritmos basados en vecindarios como algoritmos de filtrado
colaborativo. Los resultados muestran que al medir la precisión reciproca de las recomendaciones
resulta mejor emplear algoritmos basados en vecindarios, al contrario que en precisión estándar, donde
resulta conveniente utilizar algoritmos de filtrado colaborativo.
Segundo, durante este trabajo se estudia el problema también desde el punto de vista de clasificación.
Esto se debe a que todavía la comunidad científica no siempre es precisa en si el problema
de “recomendación de contactos” se resuelve con mejores resultados si aplicamos la metodología de
clasificación o la de ranking. Para analizar esta cuestión se formuló un problema de clasificación binaria
(“existe enlace” o “no existe enlace”) y se predijeron todos los enlaces posibles entre 2 usuarios de la
red social. Los resultados muestran que predecir con los algoritmos basados en vecindarios no proporciona
grandes resultados cuando se evalúa y que utilizar métodos de filtrado colaborativo, aunque
mejora los resultados, todavía resulta en un acierto escaso. Hemos comprobado no obstante que así
como los mejores algoritmos en acierto simple y acierto reciproco no son los mismos, en general la
comparativa entre algoritmos en términos de ranking y de clasificación tiende a concordar.
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