Estrategias de recomendación semántica para productos innovadores: un caso de estudio Zero-Shot con IQOS

Fil: Silva Alva, Peter Joe. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Silva Alva, Peter Joe
Otros Autores: Fraiman, Daniel
Formato: Tesis Tesis de maestría updatedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias 2025
Acceso en línea:https://repositorio.udesa.edu.ar/handle/10908/25875
Aporte de:
Repositorio Digital - Universidad de San Andrés (UdeSa) de Universidad de San Andrés
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spelling I37-R143-10908-258752025-10-30T03:01:08Z Estrategias de recomendación semántica para productos innovadores: un caso de estudio Zero-Shot con IQOS Silva Alva, Peter Joe Fraiman, Daniel Fil: Silva Alva, Peter Joe. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias; Argentina. El objetivo de esta tesis es abordar el problema del Zero-Shot (cold start extremo) en los sistemas de recomendación mediante el diseño e implementación de estrategias de Zero-Shot learning aplicadas al ecosistema de productos IQOS. Se desarrollan y comparan tres enfoques: un sistema basado en embeddings semánticos, otro utilizando modelos de lenguaje de gran escala (LLM), y un modelo híbrido que combina ambos mediante una arquitectura de “retrieve and re-rank”. Los resultados cuantitativos muestran que el modelo híbrido supera a los enfoques individuales, mitigando alucinaciones del LLM y mejorando la precisión semántica. Cualitativamente, el híbrido ofrece justificaciones persuasivas, destacando la importancia de descripciones enriquecidas. 2025-10-29T18:18:40Z 2025-10-29T18:18:40Z 2025 Tesis info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/updatedVersion https://repositorio.udesa.edu.ar/handle/10908/25875 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias
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