Sistema recomendador empleando algoritmos genéticos para el aprendizaje de preferencias de usuario
Los SRs restringen el número de ítems disponibles, permitiendo a los usuarios facilidad y rapidez al momento de hacer su escogencia. Los sistemas de recomendación pueden ser clasificados en dos principales categorías, dependiendo de la información que usen para sugerir ítems. Los sistemas que usan i...
- Autores:
-
Salah Llanes, Jorge Elías
Alcázar Rivas, Julio Cesar
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad del Magdalena
- Repositorio:
- Repositorio Unimagdalena
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/12365
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/12365
- Palabra clave:
- Computación evolutiva
Métrica estándar de precisión
- Rights
- restrictedAccess
- License
- Restringido
| Summary: | Los SRs restringen el número de ítems disponibles, permitiendo a los usuarios facilidad y rapidez al momento de hacer su escogencia. Los sistemas de recomendación pueden ser clasificados en dos principales categorías, dependiendo de la información que usen para sugerir ítems. Los sistemas que usan información sobre los ítems e información solo con respecto al usuario objetivo son llamados «Basados en Contenidos». Alternativamente hay sistemas que no usan información sobre el contenido de los ítems, pero hacen la sugerencia utilizando información de un grupo de usuarios diferentes del usuario objetivo y su relación con el item. En este tipo de sistemas se destacan aquellos basados en Filtrado Colaborativo por su capacidad de predecir aún en ausencia de información explícita de los usuarios y de los ítems que se ofrecen |
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