Sistema de recomendación para nuevos usuarios de Airbnb
dc.creator | Pardo-Cuesta, Raquel | |
dc.date.accessioned | 2020-01-29T09:55:30Z | |
dc.date.accessioned | 2023-03-07T19:25:54Z | |
dc.date.available | 2020-01-29T09:55:30Z | |
dc.date.available | 2023-03-07T19:25:54Z | |
dc.date.created | 2020-01-29T09:55:30Z | |
dc.identifier | https://reunir.unir.net/handle/123456789/9772 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5904132 | |
dc.description.abstract | Las recomendaciones de productos para nuevos usuarios de una compañía, problema conocido como cold start, supone nuevos métodos de inteligencia artificial para poder llevar a cabo la recomendación de un producto con cierta proporción de aciertos. El objetivo de este trabajo es el tratamiento de una base de datos de usuarios de Airbnb con técnicas de machine learning para lograr un sistema de recomendación. Este sistema de recomendación sugerirá, entre un número determinado de destinos, la elección más probable en función de la actividad del usuario con la página web, su edad y género y otros factores. Para ello, se aplicarán varias técnicas de aprendizaje automático, tanto en entornos Big Data como en los convencionales, y se utilizarán los de mejores resultados para elaborar el sistema de recomendación. | |
dc.language | spa | |
dc.rights | openAccess | |
dc.subject | airbnb | |
dc.subject | machine learning | |
dc.subject | recommendation systems | |
dc.subject | artificial intelligence | |
dc.subject | applied statistic | |
dc.subject | sistemas de recomendación | |
dc.subject | inteligencia artificial | |
dc.subject | estadística aplicada | |
dc.subject | Máster en Visual Analytics y Big Data | |
dc.title | Sistema de recomendación para nuevos usuarios de Airbnb | |
dc.type | masterThesis |