Framework orientado a algoritmos de recomendación basados en similitudes
Author
García Redero, AlbertoEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2019-06Subjects
Sistema de recomendación; Algoritmo; Framework; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Internet ha crecido exponencialmente en los últimos años. Es casi imposible encontrar un lugar en el que no puedas de una manera u otra acceder a la red, pero tampoco podemos imaginarnos lo que sería internet sin los algoritmos de recomendación. Nos ayudan a la hora de buscar información, de encontrar nuevos amigos, de descubrir nuevas series o de comprar artículos entre otras cosas. Y es que internet gracias a estos, es en gran medida lo que ha llegado a ser. La mayoría gastamos horasyhorasúnicamentevagandoporlared,descubriendoalgonuevograciasavídeosoescuchando nueva música. Por esto cada día se da una mayor importancia al rendimiento de estos algoritmos, es importante conseguir el mejor acierto en menor tiempo para lograr atraer al usuario.
En este Trabajo de Fin de Grado se realiza una investigación sobre el actual uso del algoritmo de vecinos próximos y de sus distintas variantes ya sea bien orientado a usuarios u orientado a items y las distintas métricas utilizadas. De la misma manera se profundiza en el estudio de nuevas variantes, especialmente se hace foco en el uso de los factores latentes y cómo se pueden extraer gracias a las redes neuronales para así poder ser utilizados en combinación con vecinos próximos.
Por otro lado se realiza una investigación de cómo puede afectar al resultado de vecinos la extracción de los factores latentes por un tipo de red o por otro. También se procederá a comprobar distintos parámetros, con el fin de dar con los de mayor importancia y que puedan asegurarnos unos mejores resultados.
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