Obteniendo valoraciones de ítems desde opiniones de usuarios para resolver el problema de “Cold Start” en sistemas recomendadores
Un problema bien conocido de los sistemas recomendadores es el problema denominado “Cold Start”, que es causado por la falta de información de usuarios o productos/servicios. Un sistema de recomendación sólo puede producir buenas recomendaciones después de haber acumulado suficientes datos. El probl...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52167 http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/asai248-255.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | Un problema bien conocido de los sistemas recomendadores es el problema denominado “Cold Start”, que es causado por la falta de información de usuarios o productos/servicios. Un sistema de recomendación sólo puede producir buenas recomendaciones después de haber acumulado suficientes datos. El problema se vuelve aún más difícil cuando el sistema de recomendación trata de hacer frente a nuevos productos o los productos no han sido valorados por los consumidores. En este trabajo se aborda este problema obteniendo valoraciones de los productos/servicios desde los comentarios escritos por usuarios en foros.
Un caso de estudio de recomendación de objetos de aprendizajes es presentado. |
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