dc.contributorGarcía Díaz, Juan Carlos
dc.contributorhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000201529
dc.contributorGrupo de Investigación Preservación e Intercambio Digital de Información y Conocimiento - Prisma
dc.creatorLuque y Guzmán Sáenz, Sofía Rosa
dc.date.accessioned2020-06-26T17:56:32Z
dc.date.accessioned2022-09-28T19:18:37Z
dc.date.available2020-06-26T17:56:32Z
dc.date.available2022-09-28T19:18:37Z
dc.date.created2020-06-26T17:56:32Z
dc.date.issued2006-11
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/1358
dc.identifierinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional UNAB
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3716539
dc.description.abstractEste trabajo está enfocado a la implementación de redes neuronales en los algoritmos de filtrado colaborativo. Las redes neuronales juegan un papel importante, que es el de estar aprendiendo las preferencias y el comportamiento de compra de antiguos compradores, y usar ese conocimiento para hacer recomendaciones personalizadas a los compradores actuales (activos). Aquí el sistema de recomendación propuesto trata de predecir las evaluaciones de los usuarios sobre los productos y recomienda los productos top N al usuario solicitante (activo).
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.publisherFacultad Ingeniería
dc.publisherPregrado Ingeniería de Sistemas
dc.relationLuque y Guzmán Sáenz, Sofía Rosa, García Díaz, Juan Carlos (2006). Análisis, diseño y construcción de un prototipo de sistema de recomendación basado en principios de redes neuronales. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
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dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.titleAnálisis, diseño y construcción de un prototipo de sistema de recomendación basado en principios de redes neuronales


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