Sistema de Recomendaciones para Netflix usando Técnicas de Minería de Datos

Abstract

Netflix es una empresa estadounidense dedicada al entretenimiento que proporciona mediante tarifa mensual, asociada a una cuenta de usuario, servicios de transmisión por Internet de películas y series de televisión. La empresa entre los años 2006 y 2009, formuló una competencia de análisis de datos en donde se dispuso un conjunto de archivos de prueba de 2,1 GB. El concurso consistía en premiar con un millón de dólares a aquellos competidores que pudiesen mejorar el sistema de recomendaciones de ese entonces, llamado Cinematch. En este estudio se buscó realizar una propuesta para el algoritmo de recomendaciones de películas y series de las cuentas de los usuarios. Se incluyó información relevante sobre temas tales como: Big Data, Hadoop, Mapreduce y su implementación junto con el software R, así como también el uso de un modelo de sistemas de recomendación. Este modelo permitió realizar predicciones de las calificaciones a los ítems que puedan ser de interés para los distintos usuarios suscritos. Se utilizó uno de los algoritmos probados por el equipo BellKor’s Pragmatic Chaos, donde se establecen previamente características y conceptos asociados a este.