Aprendizaje activo para mejorar el arranque en frío de sistemas de recomendación

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Cuando un nuevo usuario hace uso de un sistema de recomendación, no se tiene suficiente información sobre sus preferencias para producir recomendaciones precisas. Este problema es conocido como "arranque en frío". Para lidiar con esta situación, se requiere de un tiempo de aprendizaje en e...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Silvi, Luciano
Otros Autores: Alonso i Alemany, Laura
Formato: bachelorThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Active learning settings
Cluster analysis
Recommender systems
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/5786
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba

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