Tesis
Inducción de preferencias a partir del contexto de elección del usuario en sistemas de recomendación
Autor
Abalde, Roberto
Institución
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.