Sistema de recomendación para nuevos usuarios de Airbnb - Pardo-Cuesta, Raquel (My University, 2020)
Las recomendaciones de productos para nuevos usuarios de una compañía, problema conocido como cold start, supone nuevos métodos de inteligencia artificial para poder llevar a cabo la recomendación de un producto con cierta proporción de aciertos. El objetivo de este trabajo es el tratamiento de una base de datos de usuarios de Airbnb con técnicas de machine learning para lograr un sistema de recomendación. Este sistema de recomendación sugerirá, entre un número determinado de destinos, la elección más probable en función de la actividad del usuario con la página web, su edad y género y otros factores. Para ello, se aplicarán varias técnicas de aprendizaje automático, tanto en entornos Big Data como en los convencionales, y se utilizarán los de mejores resultados para elaborar el sistema de recomendación.
Product recommendations for new users of a company, problem known as cold start, suppose new artificial intelligence methods to be able to carry out the recommendation of a product with a certain proportion of correct answers. The aim of this work is the treatment of an Airbnb user’s database with machine learning techniques to achieve a recommendation system. This recommendation system will suggest, among a number of possible destinations, the most likely choice taking into account the user’s activity into the website, his/her age and gender and other factors. To do so, several automatic learning techniques are applied, both in Big Data and conventional environments, and the best predictive results are going to be used to elaborate the recommendation system.
Keywords: airbnb; machine learning; recommendation systems; artificial intelligence; applied statistic; sistemas de recomendación; inteligencia artificial; estadística aplicada; Máster en Visual Analytics y Big Data