Sistemas de recomendación basados en el filtrado colaborativo
Nuevos enfoques
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El filtrado colaborativo (FC) es un popular enfoque de recomendación que ha sido ampliamente investigado durante las dos últimas décadas, dando lugar a un conjunto diverso de algoritmos y a una gran colección de herramientas para evaluar su rendimiento. Esta investigación propone un nuevo enfoque de recomendación para hacer frente a los problemas de ovejas grises y escasez de datos, con el objetivo de mejorar la precisión de la predicción mediante la inferencia de nuevos usuarios a partir de los usuarios existentes en los conjuntos de datos. Esta transformación crea usuarios con prefe...
El filtrado colaborativo (FC) es un popular enfoque de recomendación que ha sido ampliamente investigado durante las dos últimas décadas, dando lugar a un conjunto diverso de algoritmos y a una gran colección de herramientas para evaluar su rendimiento. Esta investigación propone un nuevo enfoque de recomendación para hacer frente a los problemas de ovejas grises y escasez de datos, con el objetivo de mejorar la precisión de la predicción mediante la inferencia de nuevos usuarios a partir de los usuarios existentes en los conjuntos de datos. Esta transformación crea usuarios con preferencias opuestas a las de los usuarios reales, lo que aumenta el número de usuarios y resuelve los dos problemas mencionados. El rendimiento de este enfoque se ha evaluado utilizando dos conjuntos de datos, MovieLens y FilmTrust. En conjunto, este libro contribuye al desarrollo de mejores sistemas de recomendación capaces de superar los retos de la sobrecarga de datos y mejorar la experiencia del usuario.
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