Aproximando a los sistemas recomendadores desde los algoritmos genéticos

El presente trabajo abarca un enfoque alternativo, desde los algoritmos evolutivos, a la manera tradicional en que se abordan los sistemas recomendadores (SR de aquí en adelante). 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 los SR, es proveer mecanismos para que los SR sean capaces 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.

• Autores: Vélez Langs, Oswaldo; Santos, Carlos
• 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:20.500.12749/9004
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/9004
• Palabra clave: Ciencia de los computadores; Ingeniería de sistemas; Investigaciones; Tecnologías de la información y las comunicaciones; TIC´s; Technological innovations; Computer science; Technology development; Systems engineering; Investigations; Information and communication technologies; ICT's; Collaborative information filtering; Machine learning; Evolutionary algorithms; Adaptive user interfaces; Innovaciones tecnológicas; Desarrollo de tecnología; Filtrado colaborativo de la Información; Aprendizaje automático; Algoritmos evolutivos; Interfaces de usuario adaptivas
• License: Derechos de autor 2006 Revista Colombiana de Computación