Aplicación de técnicas de algoritmos genéticos en el filtrado de información e implementación de un prototipo

El presente trabajo abarca un enfoque alternativo, desde los algoritmos evolutivos, a la manera tradicional en que se abordan al filtrado colaborativo. Se examinan las posibilidades de los algoritmos genéticos para brindar características adaptativas a estos sistemas. Nuestro objetivo, además de proporcionar una panorámica informativa general sobre las posibilidades y potencialidades de el filtrado colaborativo, es proveer mecanismos para que el filtrado colaborativo sea capaz de aprender características personales desde los usuarios, con miras a mejorar la efectividad a la hora de encontrar recomendaciones y sugerencias apropiadas para un individuo en particular. El enfoque tratado en este proyecto utiliza a los algoritmos genéticos como afinadores en el proceso de concordancia de perfiles dentro de un sistema recomendador, adecuando finalmente estos a las preferencias individuales, lo que redunda en una mayor precisión del sistema de recomendación a la hora de predecir que gusta o no a un usuario específico.

• Autores: Villamizar Gómez, Mónica Viviana; Mendoza Mancipe, Silvia Alejandra
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2006
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/1364
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/1364
• Palabra clave: Selective dissemination of information; Information storage systems; Information retrieval systems; Genetic algorithms; Systems Engineering; Research; Recommendation systems; Collaborative filtering; Genetic algorithm; Diseminación selectiva de información; Sistemas de almacenamiento de información; Sistemas de recuperación de información; Algoritmos genéticos; Ingeniería de sistemas; Investigaciones; Sistemas de recomendación; Filtrado colaborativo; Algoritmo genético
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