Inducción de preferencias a partir del contexto de elección del usuario en filtrado colaborativo

Los sistemas de recomendación que usan técnicas de filtrado colaborativo basado en memoria predicen la preferencia de un usuario por un ítem usando solamente las preferencias expresadas anteriormente e ignorando el contexto de elección del usuario, esto es, el conjunto de ítems que fueron reco...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Abalde, Roberto, Armentano, Marcelo G.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2014
Materias:	Ciencias Informáticas sistemas de recomendación Inteligencia Artificial filtrado colaborativo basado en memoria información de contexto contexto de elección del usuario
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/41726 http://43jaiio.sadio.org.ar/proceedings/ASAI/11.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Los sistemas de recomendación que usan técnicas de filtrado colaborativo basado en memoria predicen la preferencia de un usuario por un ítem usando solamente las preferencias expresadas anteriormente e ignorando el contexto de elección del usuario, esto es, el conjunto de ítems que fueron recomendados al usuario pero que fueron ignorados. En este trabajo se presentan modificaciones a los algoritmos clásicos de filtrado colaborativo basado en memoria para que utilicen el contexto de elección del usuario para predecir las preferencias. Una serie de experimentos desarrollados verifican que nuestra propuesta presenta un mejor desempeño que los algoritmos de filtrado colaborativo clásicos.
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Inducción de preferencias a partir del contexto de elección del usuario en filtrado colaborativo

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