{"id":68321,"date":"2018-03-09T22:56:48","date_gmt":"2018-03-09T22:56:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/exploiting-the-conceptual-space-in-hybrid-recommender-systems-a-semantic-based-approach\/"},"modified":"2018-03-09T22:56:48","modified_gmt":"2018-03-09T22:56:48","slug":"exploiting-the-conceptual-space-in-hybrid-recommender-systems-a-semantic-based-approach","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/exploiting-the-conceptual-space-in-hybrid-recommender-systems-a-semantic-based-approach\/","title":{"rendered":"Exploiting the conceptual space in hybrid recommender systems: a semantic based approach"},"content":{"rendered":"

Tesis doctoral de Iv\u00e1n Cantador Guti\u00e9rrez <\/strong><\/h2>\n

El incesante crecimiento en el volumen y complejidad de la informaci\u00f3n que nos abruma diariamente reta a los l\u00edmites de la capacidad de procesado humana en una amplia gama de actividades de b\u00fasqueda y comercio electr\u00f3nico. En este contexto, se hace necesario el ayudar a afrontar esa sobrecarga presentando a los usuarios los productos m\u00e1s interesantes, a la vez que ofreciendo novedad, sorpresa y relevancia.%&\/Los sistemas de recomendaci\u00f3n sugieren a los usuarios aquellos productos o servicios que les pueden interesar teniendo en cuenta o prediciendo sus gustos, preferencias u objetivos. Para alcanzar este fin, perfiles de usuario o hist\u00f3ricos de uso son comparados con algunas caracter\u00edsticas de referencia que pueden estar asociadas a los objetos de informaci\u00f3n (aproximaci\u00f3n basada en contenido), o al entorno social de los usuarios (aproximaci\u00f3n basada en filtrado colaborativo). Inspiradas en t\u00e9cnicas de \u00e1reas del conocimiento como la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n y el aprendizaje autom\u00e1tico, las aproximaciones anteriores hacen uso de modelos estad\u00edsticos o de heur\u00edsticas que intentan capturar las correlaciones entre usuarios y objetos.%&\/Aplicaciones comerciales como amazon (www.Amazon.Com), google news (news.Google.Com) o youtube (www.Youtube.Com) han demostrado el gran \u00e9xito de las estrategias de recomendaci\u00f3n existentes. Sin embargo, diversas limitaciones de los sistemas de recomendaci\u00f3n actuales siguen vigentes, como la poca densidad de los espacios de preferencias de usuario y atributos de contenido, la dificultad de recomendar \u00edtems a usuarios con pocas preferencias declaradas, o la falta de flexibilidad para incorporar variables contextuales en los procesos de recomendaci\u00f3n.%&\/Algunas de estas limitaciones se pueden asociar a un limitado entendimiento y explotaci\u00f3n de la sem\u00e1ntica subyacente tanto en los perfiles de usuario como en las descripciones de objeto. De este modo, una mejora en la representaci\u00f3n sem\u00e1ntica del conocimiento que permita describir intereses y contenidos podr\u00eda ayudar a solventar esas limitaciones.%&\/Esta tesis explora el desarrollo de un modelo de representaci\u00f3n de conocimiento basado en ontolog\u00edas que permite enlazar los significados expl\u00edcitos e impl\u00edcitos en los intereses de usuario y en los contenidos de recursos. A partir de la representaci\u00f3n de conocimiento propuesta se presentan y eval\u00faan una serie de modelos de recomendaci\u00f3n basados en contenido y colaborativos. Por otra parte, la posterior integraci\u00f3n de estos modelos en un prototipo ha ofrecido primeros resultados emp\u00edricos con usuarios reales, y da la oportunidad de abordar problemas pendientes de resolver en el campo de los sistemas de recomendaci\u00f3n.<\/p>\n

 <\/p>\n

Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00abExploiting the conceptual space in hybrid recommender systems: a semantic based approach<\/strong>\u00ab<\/h3>\n
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  • T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Exploiting the conceptual space in hybrid recommender systems: a semantic based approach <\/li>\n
  • Autor:<\/strong>\u00a0 Iv\u00e1n Cantador Guti\u00e9rrez <\/li>\n
  • Universidad:<\/strong>\u00a0 Aut\u00f3noma de Madrid<\/li>\n
  • Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 28\/11\/2008<\/li>\n<\/ul>\n

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    Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n
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    • Director de la tesis<\/strong>\n
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      • Pablo Castells Azpilicueta<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Tribunal<\/strong>\n
          \n
        • Presidente del tribunal: Jos\u00e9 ram\u00f3n Dorronsoro ibero <\/li>\n
        • Juan Francisco Huete guadix (vocal)<\/li>\n
        • harith Alani (vocal)<\/li>\n
        • oscar Corcho garcia (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

           <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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