Desarrollo de un plugin enWordPress para análisis y minería de datos
Author
de Paz García, AlfonsoAdvisor
Bellogin Kouki, AlejandroEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2020-05Subjects
Minería de datos; recuperación de información; sistemas de recomendación; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
La minería de datos es un proceso que consiste en la recuperación de información no estructurada
para obtener de ella ciertos patrones tanto en la estructura como en el contenido. Es un proceso que se
ha extendido en el último siglo con la migración masiva de todos los servicios a Internet, principalmente
en aquellas páginas web donde interesa conocer al usuario.
Sin embargo, es necesario darle uso a toda esta información obtenida para que sea útil y, es en este
momento, donde entran en juego los sistemas de recomendación. Estas herramientas se encargan,
mediante el uso de la información extraída previamente, de sacar conclusiones y obtener un patrón con
los gustos de los usuarios para posteriormente recomendarles ítems (productos, canciones, relaciones
sociales, etc.) acorde a ellos.
A lo largo de este Trabajo de Fin de Grado definiremos una arquitectura para un sistema de recomendación
con minería de datos, la cual desarrollaremos al completo. Para ello, se ha creado un
plugin en WordPress, el mayor gestor de páginas web de Internet, tanto para obtener información de
los usuarios que visiten el sitio web como para mostrarles las recomendaciones, las cuales podrán ser
tanto personalizadas como no personalizadas.
En cuanto al proceso de minería de datos, se ha desarrollado un crawler que rastree un sitio web
para obtener de él los elementos a recomendar y, además, toda esta información recogida será procesada
por un índice invertido el cual calculará las similitudes entre elementos, que serán usados en el
motor de recomendación. En este contexto, la construcción modular del sistema anterior y el uso del
plugin aportan una gran flexibilidad y sencillez a la hora de instalarse en una o varias máquinas, dando
al administrador una gran capacidad de personalización y haciendo que sea la herramienta quien se
adapte a la página web y no al revés. Además de usar dos tipos de recomendación, personalizada y
no personalizada, la primera mezcla los resultados de tres estrategias distintas a la recomendación
personalizada que le aporta una combinación ideal y sólida que ayuda a mantener la congruencia del
resultado final en todo momento.
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