Sistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de Directv

Recommendation systems have been protagonists in modern content consumption systems and have become an important part of the industry, boosting sales volume based on personalized recommendations. The main priority of these systems is to facilitate decision-making by users. When there are many option...

Full description

Autores:
García Camargo, Luis Jorge
Guerrero Ramos, Gerson Arturo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51031
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/51031
Palabra clave:
Sistemas de recomendación
Vídeo bajo demanda
Redes neurales (Computadores)
DirecTV (Organización)
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
id UNIANDES2_da30ecf7deb17bf67dceac801683b6a5
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51031
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
spelling Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Gómez Castro, Camilo Hernando022ffb2f-20e5-4612-98ee-070a69f51e20400García Camargo, Luis Jorge45304521-35b4-465b-9049-2ac4e10c67e4500Guerrero Ramos, Gerson Arturo3442bb3b-a247-4cc9-8ce5-9816eac02f49500Valencia Arboleda, Carlos Felipe2021-08-10T18:06:38Z2021-08-10T18:06:38Z2020http://hdl.handle.net/1992/5103122635.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Recommendation systems have been protagonists in modern content consumption systems and have become an important part of the industry, boosting sales volume based on personalized recommendations. The main priority of these systems is to facilitate decision-making by users. When there are many options to choose from, choosing a content or product is more complex compared to having few options. It is key to reduce the amount of products that customers are exposed to, and it is even more important to know how to present the right products, since it is very likely that sales will increase. In this document, a recommendation system for Directv's on demand platform will be presented. Throughout the document, the diferent stages of the system's development will be presented, including the data ingestion phase, extraction of auxiliary data, analysis and interpretation of the results.Los sistemas de recomendación han sido protagonistas en las plataformas modernas de consumo de contenido y se han convertido en parte importante de la industria, potenciando el volumen de ventas a partir de recomendaciones personalizadas. La principal prioridad de estos sistemas es la de facilitar la toma de decisiones de los usuarios. Cuando existen muchas opciones de donde elegir, la elección de un contenido o producto es más compleja en comparación con tener pocas opciones. Es clave lograr reducir la cantidad de productos a los que se exponen los clientes, y es aún mas importante saber presentar los productos cercanos a las preferencias de los usuarios, dado que es muy probable que las ventas incrementen. En este documento, se presentará un sistema de recomendación para la plataforma on demand de Directv. A lo largo del documento, se presentarán las distintas etapas de desarrollo del sistema, incluyendo fase de ingesta de datos...Magíster en Inteligencia Analítica para la Toma de DecisionesMaestría20 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMaestría en Inteligencia Analítica para la Toma de DecisionesFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería IndustrialSistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de DirectvTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMSistemas de recomendaciónVídeo bajo demandaRedes neurales (Computadores)DirecTV (Organización)Ingeniería201920053PublicationTEXT22635.pdf.txt22635.pdf.txtExtracted texttext/plain44029https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/b04bbacf-4b11-4219-b3d1-26a9351a23f5/downloadb843f18ef5bc4fd815898bb2f8633956MD54THUMBNAIL22635.pdf.jpg22635.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg18721https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/81d700f8-6931-4e7e-a1fb-3ff31ba1b155/download3b85e72c1933068cb6f9022e3e483ddbMD55ORIGINAL22635.pdfapplication/pdf2412927https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0e088d8e-72c1-4168-8496-7e600c94abc2/download1db5a34c976f0a4377ad7d8703712278MD511992/51031oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/510312024-08-15 08:34:37.456https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv Sistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de Directv
title Sistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de Directv
spellingShingle Sistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de Directv
Sistemas de recomendación
Vídeo bajo demanda
Redes neurales (Computadores)
DirecTV (Organización)
Ingeniería
title_short Sistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de Directv
title_full Sistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de Directv
title_fullStr Sistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de Directv
title_full_unstemmed Sistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de Directv
title_sort Sistema de recomendación de contenido de la plataforma On demand de Directv
dc.creator.fl_str_mv García Camargo, Luis Jorge
Guerrero Ramos, Gerson Arturo
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Gómez Castro, Camilo Hernando
dc.contributor.author.none.fl_str_mv García Camargo, Luis Jorge
Guerrero Ramos, Gerson Arturo
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv Valencia Arboleda, Carlos Felipe
dc.subject.armarc.none.fl_str_mv Sistemas de recomendación
Vídeo bajo demanda
Redes neurales (Computadores)
DirecTV (Organización)
topic Sistemas de recomendación
Vídeo bajo demanda
Redes neurales (Computadores)
DirecTV (Organización)
Ingeniería
dc.subject.themes.none.fl_str_mv Ingeniería
description Recommendation systems have been protagonists in modern content consumption systems and have become an important part of the industry, boosting sales volume based on personalized recommendations. The main priority of these systems is to facilitate decision-making by users. When there are many options to choose from, choosing a content or product is more complex compared to having few options. It is key to reduce the amount of products that customers are exposed to, and it is even more important to know how to present the right products, since it is very likely that sales will increase. In this document, a recommendation system for Directv's on demand platform will be presented. Throughout the document, the diferent stages of the system's development will be presented, including the data ingestion phase, extraction of auxiliary data, analysis and interpretation of the results.
publishDate 2020
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2020
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-08-10T18:06:38Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-08-10T18:06:38Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Maestría
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/51031
dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv 22635.pdf
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/51031
identifier_str_mv 22635.pdf
instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.none.fl_str_mv 20 hojas
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.none.fl_str_mv Maestría en Inteligencia Analítica para la Toma de Decisiones
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Industrial
publisher.none.fl_str_mv Universidad de los Andes
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/b04bbacf-4b11-4219-b3d1-26a9351a23f5/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/81d700f8-6931-4e7e-a1fb-3ff31ba1b155/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0e088d8e-72c1-4168-8496-7e600c94abc2/download
bitstream.checksum.fl_str_mv b843f18ef5bc4fd815898bb2f8633956
3b85e72c1933068cb6f9022e3e483ddb
1db5a34c976f0a4377ad7d8703712278
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1812133900647923712