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 pro...

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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

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description	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.
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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.The present work covers an alternative approach, from evolutionary algorithms, to the traditional way in which collaborative filtering is approached. The possibilities of genetic algorithms to provide adaptive characteristics to these systems are examined. Our objective, in addition to providing a general informative overview of the possibilities and potential of collaborative filtering, is to provide mechanisms so that collaborative filtering is capable of learning personal characteristics from users, with a view to improving effectiveness when it comes to finding recommendations. and suggestions appropriate to a particular individual. The approach treated in this project uses genetic algorithms as refiners in the process of concordance of profiles within a recommender system, finally adapting these to individual preferences, which results in a greater precision of the recommendation system when predicting. what a specific user likes or dislikes.1. INTRODUCCION 15 1.1 CONTEXTO 15 1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 15 1.3 OBJETIVOS 17 1.4 REQUERIMIENTOS GENERALES DEL PROYECTO 18 1.5 ALCANCE 18 1.6 ESTRUCTURA DE LA TESIS 19 2. ESTADO DEL ARTE 20 3. ALGORITMOS EVOLUTIVOS 25 3.1 ORIGENES DE LOS ALGORTIMOS EVOLUTIVOS 26 3.2 ALGORITMOS GENETICOS 26 3.2.1 Aplicación del algoritmo genético. 28 3.2.2 Estructuración de los algoritmos genéticos 28 3.3 SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN 31 3.3.1 Estructura de los sistemas recomendadotes 34 3.3.2 Entradas / salidas 34 3.3.3 Método de Generación de Recomendaciones 36 3.3.4 Grado de Personalización. 37 3.4 FILTRADO COLABORATIVO 38 3.4.1 Procesos 40 4. SOLUCION PLANTEADA 46 4.1 ALGORITMO PROPUESTO 46 4.1.1 Generación de perfiles. 47 4.1.2 Generación de la población Inicial. 48 4.2 FUNCIÓN DE EVALUACIÓN 48 4.3 PROCESO DE SELECCIÓN 50 4.3.1 Cruce 50 4.3.2 Mutación 50 4.3.3 Predicción del Voto 51 4.3.4 Tamaño de la población 51 4.3.5 Criterio de terminación del algoritmo 52 5. PRUEBAS EXPERIMENTALES 53 5.1 UTILIZACIÓN 53 5.2 ARCHIVOS Y RESULTADOS PRIMER SISTEMA DE PRUEBAS 53 5.2.1 Segundo sistema de pruebas 55 5.4 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS 57 6. DISEÑO METODOLÓGICO 59 6.1 DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA 59 6.2 DESCRIPCIÓN GENERAL 59 6.2.1 Modelo Vista Controlador 59 6.2.2 Grouplens. 61 6.2.3 Análisis y Requerimientos 62 6.3 DISEÑO 65 CONCLUSIONES 66 RECOMENDACIONES 69 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 70 ANEXOS 74PregradoModalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAplicación de técnicas de algoritmos genéticos en el filtrado de información e implementación de un prototipoApplication of genetic algorithm techniques in information filtering and implementation of a prototypeIngeniero de SistemasBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSelective dissemination of informationInformation storage systemsInformation retrieval systemsGenetic algorithmsSystems EngineeringResearchRecommendation systemsCollaborative filteringGenetic algorithmDiseminación selectiva de informaciónSistemas de almacenamiento de informaciónSistemas de recuperación de informaciónAlgoritmos genéticosIngeniería de sistemasInvestigacionesSistemas de recomendaciónFiltrado colaborativoAlgoritmo genéticoVillamizar Gómez, Mónica Viviana, Mendoza Mancipe, Silvia Alejandra, García Díaz, Juan Carlos (2006). Aplicación de técnicas de algoritmos genéticos en el filtrado de información e implementación de un prototipo. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABAggarwal Ch, C., Wolf, J.L. and Horting, P.S a new graph_theoretic approach to Collaborative Filtering in Knowledge Discovery and Data Minning 1999. PP 201-212.Balabanovic M., Shohamy “content-based collaborative Recommendation Communications of the ACM, Vol 40 No 3, March 1997.Bezdeck, J.C., Booggavaparus., Hall. L., O. y Bensaid, A (1994) Genetic Algorithm guided Clustering in Proc of the First IEEE conference evolutionary Computacion, 3440Calderon Benavides, Matirza Liliana, NAYEZCA GONZALES, Cristina, Prototipo de sistema de Filtrado Colaborativo de la información para dar apoyo a la diseminación selectiva en el Instituto Colombiano del Petróleo.Coello Coello, Carlos A. Introducción a los Algoritmos genéticos, Red Científica, Ciencia, Tecnología y Pensamiento, 2006.Canny J., Collaborative Filtering with privacy via factor analysis, in proc ACM conf on research and development in information.1998.Cays Horstmanw / GaryCornell, Caracteristicas Avanzadas Java 2, Prentice Hall, 2002.Computers by Means of Natural Selection", The MIT Press, 1992, 819 p.Dash M., and Liu H., Feature selection for classification. Intellegent Data Analysis vol 1, 1997 pp131-156.Deitel & Deitel, Como Programar en Java, Person Education, 1998.Denning, Peter J. 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Universidad de Granada. 2000.Min Tjoa, A. Hofferer, M. Ehrentraut, G., Untersmayr, P. Appying Evolutionary Algorithms to the problem of information filtering, Dexa Workshop 1997: 450-458.Miller, B.P Callaghon, M.D Cargille, J.k; Hollingsworth, R.b. The Paradying Parallel perfomance measurement tool IEEE computer, 28:37-46 1995Mitchell, Introduction to genetic Algorithms Cambridge; M.A : Mit press, 1998.Michalewicz, Zbigniew. "Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs", Springer-Verlag, 1992, 250 p.Mohammed J.Kabir, Servidor Apache, Ediciones Anaya Multiemdia S.A 1998MVC implementation http://www106.ibm.com/rworks/websphere/techjournal/0302_fung/fung.htmlPressman, Roger S., Ingeniería de softwareSarway, B, Karypis, G, konstan J. and Riedl, j. Grouplens Research group Army HPC Research Center Departament of Computer Science and Engineering, University of Minnesota Han, S. chee, Minneapolis M N Hong Kong, 2001.Sheth, B, Maes, P. evolving agents for personalized information filtering. In proc on artificial intelligence for applications 1993. US, 345-352.Shor Lawrence, Ingeniería del Software Teoría y Practica, Prentice Hall, 2002.Steve MC. Menamin Palmer, J. Essential Systems Análisis Prentice may Press, 1984.Siple, Matthew D, The complete guide to Java Database programming, McGraw Hill, New Cork, 1998Systems and Genetic Algorithms", en Artificial Intelligence, 40, 1989, pp. 235-282.Ujjin, S. And Bentley, P.J. Learning User Preferences Using Evolutionin proceedings of the 4th asia-pacif conference on simulated evolution and Learning 2002. Singapore.Editing Nearest Neighbour Decision Rules. 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