Sistema no supervisado para la recomendación de contenidos educativos basado en un sistema híbrido
Autor:
Sánchez-Molano, Boris
Fecha:
11/06/2019Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
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.
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