Sistemas Recomendadores: Comparación experimental - Marcos Juayek

Sistemas Recomendadores: Comparación experimental - Marcos Juayek - Universidad de Montevideo

Presentación
Abstract: Tema: Proyectos de Grado

Nivel: Académico

La constante evolución los medios telemáticos, como el comercio electrónico o Internet, ha llevado a que los usuarios se encuentren frente a una sobrecarga de información. Elegir productos es cada vez más difícil. Los sistemas recomendadores son una herramienta fundamental en esta tarea. Permiten a los usuarios filtrar la gran cantidad de información, seleccionando la más adecuada a sus preferencias.

La investigación e implementación de algoritmos que hagan más eficientes a los sistemas recomendadores, es aún un gran desafío. En la literatura se proponen distintos métodos que analizan las preferencias de los usuarios y elaboran sugerencias personalizadas de los productos disponibles, basándose en predecir el grado de interés de un usuario hacia un producto.

Este trabajo consiste en el análisis comparativo de las diferentes técnicas de recomendación. Los resultados obtenidos muestran cómo el uso de técnicas de inferencia semántica disminuye el error de las recomendaciones ofrecidas.