Planteamiento de un Sistema Recomendador Basado en Contenido y Colaborativo para la Elección de Libros

El proyecto presentado en este libro, contiene el planteamiento de un sistema recomendador basado en contenido (recomendación con los atributos de los libros que ya leyó el usuario) y colaborativo (recomendación con los atributos de los usuarios con perfiles similares a los del usuario que solicita...

Full description

Autores:
Cadena Díaz, Xenia Viviana
Caranton Galeano, Nelson Arley
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/7498
Palabra clave:
Sistema Recomendador
Basado en Contenido
Colaborativo
Libros
ESPECIALIZACIÓN EN INGENIERÍA DE SOFTWARE - TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICAS
SISTEMAS EXPERTOS
ALGORITMOS (COMPUTADORES)
DESARROLLO DE PROTOTIPOS
Recommender System
Based on Content
Collaborative
Books
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description El proyecto presentado en este libro, contiene el planteamiento de un sistema recomendador basado en contenido (recomendación con los atributos de los libros que ya leyó el usuario) y colaborativo (recomendación con los atributos de los usuarios con perfiles similares a los del usuario que solicita la recomendación), mediante el planteamiento de un algoritmo basado en los pesos de los atributos; se plantea que el peso de los atributos por los cuales se realiza la recomendación de libros, son importantes para poder generar un mejor resultado. Inicia con el planteamiento de ecuaciones que distribuyen el peso del 100% entre la recomendación colaborativa y la basada en contenido; luego de esto se redistribuye el peso de cada tipo de recomendación entre los atributos que posee cada una. Después de realizado el prototipo del sistema se buscaron 20 usuarios para realizar las pruebas iniciales del sistema, a los cuales se les realizaron 5 recomendaciones a cada uno, la primera se realiza otorgándole a cada tipo de recomendación el 50% de peso y así mismo dividido en partes iguales a los atributos de cada recomendación. La segunda recomendación se realizó con los pesos obtenidos en una encuesta realizada inicialmente a 100 usuarios de los cuales 60 contestaron y con los que se generaron pesos iniciales. Las otras tres recomendaciones se realizaron con la retroalimentación obtenida de la recomendación anterior. Para poder determinar los resultados ser realizaron encuestas a los 20 usuarios, con las que se concluyó que el peso de cada atributo si varía con cada recomendación y que además estos si son importantes para que al usuario se le genere la recomendación que mejor se adecúe a sus gusto.
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Después de realizado el prototipo del sistema se buscaron 20 usuarios para realizar las pruebas iniciales del sistema, a los cuales se les realizaron 5 recomendaciones a cada uno, la primera se realiza otorgándole a cada tipo de recomendación el 50% de peso y así mismo dividido en partes iguales a los atributos de cada recomendación. La segunda recomendación se realizó con los pesos obtenidos en una encuesta realizada inicialmente a 100 usuarios de los cuales 60 contestaron y con los que se generaron pesos iniciales. Las otras tres recomendaciones se realizaron con la retroalimentación obtenida de la recomendación anterior. Para poder determinar los resultados ser realizaron encuestas a los 20 usuarios, con las que se concluyó que el peso de cada atributo si varía con cada recomendación y que además estos si son importantes para que al usuario se le genere la recomendación que mejor se adecúe a sus gusto.The project presented in this book contains the approach of a recommendation system based on content (recommendation with the attributes of the books that the user has already read) and collaborative (recommendation with the attributes of users with profiles similar to those of the user who requests the recommendation), by means of the approach of an algorithm based on the weights of the attributes; It is suggested that the weight of the attributes for which the recommendation of books is made, are important in order to generate a better result. Start with the approach of equations that distribute the weight of 100% between the collaborative recommendation and the content-based one; after this the weight of each type of recommendation is redistributed among the attributes that each one possesses. After carrying out the prototype of the system, 20 users were searched for the initial tests of the system, to which 5 recommendations were made to each one, the first is done by giving each type of recommendation 50% of weight and also divided in equal parts to the attributes of each recommendation. The second recommendation was made with the weights obtained in a survey carried out initially to 100 users of which 60 answered and with which initial pesos were generated. The other three recommendations were made with the feedback obtained from the previous recommendation. To be able to determine the results, surveys were carried out with the 20 users, with which it was concluded that the weight of each attribute varies with each recommendation and that these are important for the user to generate the recommendation that best suits your taste.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sistema RecomendadorBasado en ContenidoColaborativoLibrosESPECIALIZACIÓN EN INGENIERÍA DE SOFTWARE - TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICASSISTEMAS EXPERTOSALGORITMOS (COMPUTADORES)DESARROLLO DE PROTOTIPOSRecommender SystemBased on ContentCollaborativeBooksPlanteamiento de un Sistema Recomendador Basado en Contenido y Colaborativo para la Elección de LibrosApproach of a Recommended System in Content and Collaboration for the Choice of BooksCreación o Interpretacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILCadenaDíazXeniaViviana2017.pdf.jpgCadenaDíazXeniaViviana2017.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6006https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/5669304e-a212-4004-a50b-72c90c6aee4c/download7fdd07552f138c0f41ea1a70207ea2dfMD58ORIGINALCadenaDíazXeniaViviana2017.pdfCadenaDíazXeniaViviana2017.pdfTrabajo de Especializaciónapplication/pdf2749862https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/2f0fda8a-75fa-4384-9c32-9ed40c44da5b/download0cb5006ba5b7c9bf769b92d4a229b797MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-89https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/5206e75d-e443-4289-bfa6-5fb5f489a44c/download42dd12a06de379d3ffa39b67dc9c7affMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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