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Recomendador de contenidos


Estos sistemas de recomendación hacen uso de la inteligencia colectiva para presentar al usuario ítems de información (película, música, libros, páginas web, etc.)Quepuedan interesarle.
Los sistemas recomendadores comparan la colección de datos de un usuario con otra similar y crean un listado de artículos y temas para recomendárselos a los usuarios.
Muchas delas grandes empresas utilizan estos sistemas: you tobe recomienda videos similares, last.fm sabe la música que les gusta escuchar a las personas y amazon.com los libros que les pueda interesar
Unagran cantidad de ejemplos comerciales y no comerciales son listados en los sistemas de filtros colaborativos. Montaner provee el primer resumen de sistemas recomendadores, y lo relaciona con los agentesinteligentes, luego adomavicius provee un segundo resumen de sistemas recomendadores, y herlocker muestra una descripción de técnicas de evaluación para los sistemas recomendadores.

Analizar lascontribuciones de los usuarios y sus interacciones en la web es fundamental para cualquier empresa que quiera proporcionarse en el mercado. En este marco han surgido diferentes técnicas que han servidopara el descubrimiento de interrelaciones y perfiles del usuario (la inteligencia colectiva, ya antes nombrada) estas técnicas se basan en el análisis de los datos que van dejando los usuarios cuandonavegan por la web o interactúan en las redes sociales.
los sistemas recomendadores son una alternativa eficiente para la búsqueda de algo ritmos que ayudan a los usuarios a descubrir artículos queno pueden ser encontrados por sí mismos.Recolección de características


Cuando se crea un perfil del usuario, se crea utilizando dos formas (implícitas o explicitas).

Algunosejemplos de recolección de datos de forma explicitas son:

• Solicitar al usuario que pondere en base a una escala proporcionada, algún tema en particular.
• Solicitar al usuario que pondere un...