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Ver el documento (formato PDF)   Abalde, Roberto.  "Inducción de preferencias a partir del contexto de elección del usuario en sistemas de recomendación"  (2014-02-28)
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
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Resumen:
La mayoría de los sistemas de recomendación actuales que usan técnicas de filtrado colaborativo basado en memoria predicen las preferencias de un usuario usando solamente la información de los ítems sobre los que el usuario expresó su preferencia. Sin embargo no utilizan el contexto de elección del usuario, esto es, el conjunto de ítems que fueron recomendados al usuario pero que fueron ignorados. En este trabajo de tesis presentamos las modificaciones hechas a los algoritmos clásicos de filtrado colaborativo basado en memoria para que utilicen el contexto de elección del usuario al momento de predecir sus preferencias por nuevos ítems. Como no se conocen conjuntos de datos públicos que tengan el contexto de elección del usuario y que nos permitan probar los algoritmos modificados, implementamos dichas modificaciones en un sistema de recomendación real para poder recolectar los datos necesarios para la etapa de experimentación. Finalmente, realizamos una serie de experimentos sobre tres conjuntos de datos, que nos permitieron verificar que nuestra propuesta tiene un mejor desempeño que los sistemas de recomendación clásicos.

Abstract:
Most of existing recommendation systems use memory-based collaborative filtering techniques to predict the preferences of a user using only the information of the items for which the user expressed a preference. However, existent systems do not use the context of user choice, that is, the set of items that were recommended to the user but were ignored by her. In this thesis we present the modifications made to the classic memory-based collaborative filtering algorithms to use the context of user choice in the prediction of the user preferences. Since there are no known public datasets including the context of user choice that could allow us to test the modified algorithms, we implemented these changes in a real recommender system that allowed us to build a dataset with the information required. Finally, we conducted a series of experiments on three datasets, which allowed us to verify that our proposal has better performance than the traditional recommendation systems.

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Registro:
Título : Inducción de preferencias a partir del contexto de elección del usuario en sistemas de recomendación    
Autor : Abalde, Roberto
Director : Armentano, Marcelo
Jurados : Rodríguez, Ricardo Oscar  ; Castaño, José M.  ; Gravano, Agustín
Año : 2014-02-28
Editor : Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Filiación : Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Departamento de Computación
Grado obtenido : Magíster de la Universidad de Buenos Aires en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento
Ubicación : Preservación - http://digital.bl.fcen.uba.ar/gsdl-282/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=Tesis_5611_Abalde
Idioma : Español
Area Temática : Computación / Minería de Datos
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