Vizier: un sistema de recomendación genérico y multidimensional

Los Sistemas de Recomendación, al ser herramientas que puedan ser utilizadas para identificar fácilmente productos de interés, han surgido para apoyar, aumentar y automatizar el proceso natural y diario de compartir recomendaciones, y de esta manera, reducir un espacio de alternativas. Este artículo tiene como objetivo presentar Vizier, un framework construido bajo un enfoque genérico, que proporciona servicios a aplicaciones de recuperación de información para que éstas a su vez, se encuentren en la capacidad de ofrecer recomendación de productos/servicios tomando en cuenta diversas dimensiones de Adaptación/Personalización (por ejemplo, la dimensión del usuario, el contexto, entre otros). Por un lado, con Vizier se espera beneficiar a aquellas entidades que actualmente desarrollan aplicaciones de recuperación de información y desean agregar servicios de recomendación (por ejemplo, aplicaciones e-commerce). Por otro lado, se busca ofrecer una solución que idealmente proporcione resultados adaptados/personalizados que consideren la multidimensionalidad de los usuarios, productos y el contexto. Con el fin de validar Vizier se creó ZoundBeat, prototipo funcional de un reproductor de música que es capaz de invocar los servicios del framework propuesto con el ánimo de ofrecer a sus usuarios recomendación de canciones

• Autores: Carrillo Ramos, Angela Cristina
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2011
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/35952
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/35952; http://bdigital.unal.edu.co/26036/
• Palabra clave: Sistema Multi-Agente; Sistema de Recomendación; Genérico; Multidimensional; Personalización; Adaptación
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional