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ıllı Sistema de recomendación (wikinfo)

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Los sistemas de recomendación son parte de un sistema de filtrado de información, los que presentan diferentes géneros de temas o bien ítems de información (películas, música, libros, noticias, imágenes, webs, etcétera) que son del interés de un usuario particularmente. En general, un sistema recomendador equipara el perfil del usuario con ciertas peculiaridades de referencia de los temas, y busca pronosticar el "ranking" o bien ponderación que el usuario le daría a un ítem que todavía el sistema no ha considerado. Estas peculiaridades pueden fundamentarse en la relación o bien acercamiento del usuario con el tema o bien en el entorno social del mismo usuario.


Cuando se crea un perfil del usuario, se crea usando 2 formas o bien métodos en la recolección de peculiaridades (tácitas o bien explícitas).


Algunos ejemplos de recolección de datos de forma explícitas son:



  • Solicitar al usuario que pondere sobre la base de una escala proporcionada, algún tema particularmente.
  • Solicitar al usuario que pondere un conjunto de temas de una lista de temas preferidos.
  • Presentar al usuario 2 temas, y pedirle que escoja uno de ellos.
  • Solicitar al usuario que cree una lista de temas de su preferencia.

Algunos ejemplos de recolección de datos de forma tácitas son:



  • Guardar un registro de los temas que el usuario ha visto en una tienda on-line.
  • Analizar el número de visitas que recibe un artículo
  • Guardar un registro de los artículos que el usuario ha escogido.
  • Obtener un listado de los artículos que el usuario ha elegido o bien visto en su computadora.
  • Analizar las redes sociales de las que el usuario forma parte y de este modo conocer sus gustos y preferencias.

Los sistemas recomendadores equiparan la compilación de datos de un usuario con una otra compilación afín y crean un listado de artículos y temas para recomendárselos al usuario. Un sinnúmero de ejemplos comerciales y no comerciales son listados en los sistemas de filtros colaborativos. Montaner provee el primer resumen de sistemas recomendadores, y lo relaciona con los agentes inteligentes, entonces Adomavicius provee un segundo resumen de sistemas recomendadores, y Herlocker muestra una descripción de técnicas de evaluación para los sistemas recomendadores


Recientemente, un sistema recomendador ha sido introducido para una factoría de ladrillos y torques basado en inferencias estadísticas en oposición a las técnicas de filtros colaborativos del eComercio. Los sistemas recomendadores son una opción alternativa eficaz para la busca de algoritmos que asisten a los usuarios a descubrir artículos que no pueden ser encontrados por si acaso mismos. Suficientemente interesante, estos sistemas son generalmente incorporados utilizando procesos de busca indexando datos no tradicionales.


Uno de los algoritmos más utilizado generalmente en sistemas recomendadores es el Nearest Neighborhood. En una red social, un usuario particular emplea un vecino con gustos y también intereses afines que pueden ser encontrados calculándolos con la Pearson Correlation, recaudando la data de prefencia de los primeros N-vecinos para un usuario particularmente, (pesado por su semejanza), la preferencia del usuario se puede pronosticar calculando ola dat utilizando ciertas técnicas.


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