Análisis, diseño y construcción de un prototipo de sistema de recomendación basado en principios de redes neuronales

Este trabajo está enfocado a la implementación de redes neuronales en los algoritmos de filtrado colaborativo. Las redes neuronales juegan un papel importante, que es el de estar aprendiendo las preferencias y el comportamiento de compra de antiguos compradores, y usar ese conocimiento para hacer re...

Full description

Autores:: Luque y Guzmán Sáenz, Sofía Rosa

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	Este trabajo está enfocado a la implementación de redes neuronales en los algoritmos de filtrado colaborativo. Las redes neuronales juegan un papel importante, que es el de estar aprendiendo las preferencias y el comportamiento de compra de antiguos compradores, y usar ese conocimiento para hacer recomendaciones personalizadas a los compradores actuales (activos). Aquí el sistema de recomendación propuesto trata de predecir las evaluaciones de los usuarios sobre los productos y recomienda los productos top N al usuario solicitante (activo).
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Aquí el sistema de recomendación propuesto trata de predecir las evaluaciones de los usuarios sobre los productos y recomienda los productos top N al usuario solicitante (activo).INTRODUCCIÓN 12 OBJETIVOS 13 OBJETIVO GENERAL 13 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 13 ESTADO DEL ARTE 15 1. REDES NEURONALES 17 1.1 CONCEPTOS DE LAS REDES NEURONALES 1.1.1 Conexiones entre neuronas. 21 1.1.2 Función o regla de activación. 21 1.1.3 Regla de aprendizaje. 25 1.1.4 Topología de las Redes Neuronales. 27 1.1.5 Estructura y aprendizaje de la red backpropagation. 29 2. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN 33 2.1 PAUTAS DE DISEÑO DE SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN 33 2.1.1 Fase 1: El sistema solicita al usuario sus preferencias. 35 2.1.2 Fase 2: EL sistema ofrece las recomendaciones al usuario 35 2.1.3 Factores que hacen que un sistema de recomendación sea considerado adecuado por los usuarios. 36 3. FILTRADO COLABORATIVO 39 3.1 MODELOS UTILIZADOS PARA EL FILTRADO COLABORATIVO 42 3.1.1 Algoritmos de filtrado colaborativo basados en memoria. 42 3.1.2 Algoritmos de filtrado colaborativo basados en modelos. 42 3.1.3 Algoritmo de filtrado colaborativo basado en usuario. 42 4. MEMORIA ASOCIATIVA 44 4.1 MEMORIA ASOCIATIVA LINEAL (Linear Associative Memory - LAM) 44 4.2 FILTRADO COLABORATIVO POR MEMORIA ASOCIATIVA LINEAL (Collaborative-filtering by Linear Associative Memory - CLAM) 47 4.2.1 El efecto de entrenar el tamaño fijo. 49 4.2.2 Interpretación User-Based de CLAM. 50 5. DISEÑO METODOLOGICO PARA EL PROTOTIPO DE SISTEMA DE RECOMENDACIÓN BASADO EN PRINCIPIOS DE REDES NEURONALES 51 5.1 ARQUITECTURA Y DISEÑO DEL PROTOTIPO 51 5.1.1 Arquitectura MVC (Modelo/Vista/Control). 52 5.1.2 Herramienta Struts. 54 5.2 ANÁLISIS 56 5.2.1 Modelo Funcional. 56 5.3 DISEÑO 58 5.3.1 Diseño de Base de Datos. 58 5.3.2 Documentación de los casos de uso 59 5.3.3 Diseño de eventos 59 5.4 CONSTRUCCIÓN 62 5.4.1 Herramientas de Desarrollo 62 5.5 DESCRIPCIÓN DE PANTALLAS CONSTRUIDAS. 63 6. INFORME DE EVALUACIÓN 66 6.1 EXPERIMENTO 66 6.2 ENTRENAMIENTO DE LA RED 67 6.3 COMPARACION CON EL MÉTODO NAIVE 68 CONCLUSIONES 72 RECOMENDACIONES 73 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 74 ANEXOS 79PregradoThis work is focused on the implementation of neural networks in collaborative filtering algorithms. Neural networks play an important role, which is to be learning the preferences and buying behavior of former buyers, and to use that knowledge to make personalized recommendations to current (active) buyers. Here the proposed recommendation system tries to predict user evaluations about the products and recommends the top N products to the requesting (active) user.Modalidad 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 ColombiaAnálisis, diseño y construcción de un prototipo de sistema de recomendación basado en principios de redes neuronalesAnalysis, design and construction of a prototype recommendation system based on neural network principlesIngeniero 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/TPNeural Networks (Computers)Information storage systemsInformation retrieval systemsDecision support systemsSystems Engineering Information Systems AdministrationResearchRecommendation systemsCorporate filteringComputational prototypeRedes neurales (Computadores)Sistemas de almacenamiento de informaciónSistemas de recuperación de informaciónSistemas de soporte a la toma de decisionesIngeniería de sistemas Administración de sistemas de informaciónInvestigacionesSistemas de recomendaciónFiltrado corporativoPrototipo computacionalLuque y Guzmán Sáenz, Sofía Rosa, García Díaz, Juan Carlos (2006). Análisis, diseño y construcción de un prototipo de sistema de recomendación basado en principios de redes neuronales. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB[1] ALEGRE LÓPEZ, Anita. Simulador de Redes Neuronales. Tesis de Pregrado. Argentina, 2003.[2] Application of ART2 Networks and Self-Organizing Maps to Collaborative Filtering. Lecture Notes In Computer Science; Vol. 2266. Revised Papers from the international Workshops OHS-7, SC-3, and AH-3 on Hypermedia: Openness, Structural Awareness, and Adaptivity. PA. 296 - 309 ISBN: 3-540-43293-0, 2001[3] WESLEY, Addison. Base de Datos. Una guía práctica. Iberoamericana S.A. 1987.[4] BREESE Jack; HECKERMAN David y CARL Kadie. Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering. Microsoft Research, Redmond WA, 98052-6399, USA.1998[5] BOOCH, Grady; JACOBSON, Ivar y RUMBAUGH, James. The Unified Modeling Languaje. Adisson Wesley Longman Inc. 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Análisis, diseño y construcción de un prototipo de sistema de recomendación basado en principios de redes neuronales

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