Sistemas De Recomendaci n

SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN


1. Resumen
Los sistemas de recomendaciones son herramientas que generan recomendaciones sobre un determinado objeto de estudio, a partir de las preferencias y opiniones dadas por los usuarios. El uso de estos sistemas se está poniendo cada vez más de moda en Internet debido a que son muy útiles para evaluar y filtrar la gran cantidad de información disponible en laWeb con objeto de asistir a los usuarios en sus procesos de búsqueda y recuperación de información. En este trabajo realizaremos una revisión de las características y aspectos fundamentales relacionados con el diseño, implementación y estructura de los sistemas de recomendaciones analizando distintas propuestas que han ido apareciendo en la literatura al respecto.





2. Índice

1. Resumen 1
2.Índice 2
3. Introducción 3
4. Propósito 3
5. Objetivos 4
6. Sistemas de Recomendación 4
7. Clasificación de los Sistemas de Recomendación 5
7.1. Sistemas de Recomendación Basados en Contenido 5
7.2. Sistemas de Recomendación Colaborativos 6
7.3. Sistemas de Recomendación Basados en Conocimiento 6
7.4. Sistemas de Recomendación Demográficos 7
7.5. Sistemas de Recomendación Basados en Utilidad 8
7.6.Sistemas de Recomendación Híbridos 8
8. Comparación Entre Las Técnicas De Recomendación 9
9. Utilidad de los Sistemas de Recomendación 10
10. Retroalimentación en los Sistemas de Recomendación 11
10.1. Realimentación implícita 11
10.2. Realimentación explícita 11
11. Elección del conjunto de datos para Sistemas de Recomendación 11
12. Ejemplos reales de Sistemas de Recomendación 12
13. Conclusiones15
14. Recomendaciones 15
15. Bibliografía 16
16. Anexos 17



3. Introducción
El número de empresas que ofrecen sus productos o servicios en Internet se multiplica cada año. Esta realidad indiscutible ha hecho que se produzca una tremenda competencia cada vez más encarnizada para asegurar su supervivencia. Debido a esta competencia, las empresas deben ofertar una serie de serviciosdiferenciadores que les permitan no sólo mantener su clientela sino atraer nuevos clientes desde los competidores.
Una de las estrategias más interesantes para conseguir esto es la de desarrollar servicios de marketing personalizado basados en sistemas de recomendación. Estos sistemas se encargan de suministrar a los usuarios información personalizada y diferenciada sobre determinados productos y/o serviciosque pueden ser de interés para ellos. Es decir, se encargan de guiar a un usuario mediante recomendaciones en la búsqueda de aquellos servicios o productos que puedan ser más atractivos para él, modificando el proceso de navegación y búsqueda. Esto es sin duda una gran ventaja para los clientes, que encontrarán lo que necesitan de una forma más rápida, cómoda y fácil dentro de las enormes bases dedatos que ofertan las tiendas electrónicas en Internet y además descubrirán nuevos productos o servicios que le puedan ser atractivos, que de otra manera les hubiese sido mucho más difícil o incluso imposible de encontrar.
Existen diversos tipos de sistemas de recomendación, siendo los dos más importantes y utilizados los siguientes:
Sistemas de recomendación basados en contenido
Se basan en lasimilitud entre objetos, predicen que para un usuario serán de interés aquellos objetos muy parecidos en su contenido con aquellos que ya sabemos que han sido de su agrado.
Sistemas de recomendación colaborativos
Son más cercanos a la forma de pensar de los seres humanos. Son aquellos en los que las recomendaciones se realizan basándose sólo en los términos de similitud entre los gustos de losusuarios.

4. Propósito
Hacer un estudio comparativo sobre algoritmos de filtrado colaborativo y mejoras aplicadas a los mismos. De esta manera, atendiendo a los resultados obtenidos de dicho estudio crear un sistema de recomendación colaborativo basado en técnicas de inteligencia artificial para la gestión del alquiler de películas, que utilice el algoritmo que muestre un mejor comportamiento del...