Sistema no supervisado para la recomendación de contenidos educativos basado en un sistema híbrido

Abstract

Una de las grandes dificultades que presentan los sitios web con alta densidad de información y contenidos es la incapacidad de ofrecerle a los usuarios recomendaciones acertadas y pertinentes sobre contenidos relacionados, que pueden ser encontrados en un sitio web; los altos índices de rebotes o el poco tiempo de permanencia en el sitio web se presume como la incapacidad de retener a los usuarios, o no atender a las necesidades e intereses que les hicieron a ellos ingresar a una página web particular. Los sistemas de recomendaciones se han convertido en los últimos años en elementos claves para poder entender y atender a los usuarios, identificando las preferencias, opiniones o tendencias (usualmente no manifiestas). Estos sistemas son muy útiles para evaluar, filtrar, sugerir y presentar información disponible en el sitio web particular, usando múltiples métodos y técnicas para ello. Estos sistemas de recomendación se han implementado exitosamente en sitios de comercio virtual, de servicios (viajes, hoteleros, streaming) y redes sociales. La mayoría de grandes sitios están realizando implementaciones en este sentido, Facebook, Amazon, Netflix, etc.