Estudio de algoritmos de filtrado colaborativo para sistemas recomendadores de información.
| dc.contributor.advisor | Quinatoa, Edwin | |
| dc.contributor.author | Chuquitarco Chasiluisa, Jenny Alexandra | |
| dc.date.accessioned | 2020-07-31T18:50:36Z | |
| dc.date.available | 2020-07-31T18:50:36Z | |
| dc.date.issued | 2018-08 | |
| dc.description | Now, the large amount of information and services products offered to users in the network makes it difficult to filter the information and find what fits the tastes and / or needs for each one. In the last 20 years, the recommender systems have become increasingly complex, trying to adjust as much as possible to the profile and needs of different users, giving rise to algorithms based on costly computational calculations. That is why this research provides relevant information about the structure and functioning of the collaborative algorithm and how it influences to enhance information filtering systems which presents results in some companies that automatically register the interests of users, collecting preferences or likes. For the elaboration of the present study, the qualitative research method was used. Based on this researching methodology, the aim is to explain the original scientific concept of collaborative filtering algorithms, without altering its theoretical foundation and thus allowing the reader to understand and interpret the study document. Finally, the most relevant aspects will be obtained through comparative tables, referring to the collaborative filtering algorithms. | es_ES |
| dc.description.abstract | En la actualidad la gran cantidad de información y de servicios/productos ofrecidos a los usuarios en la red, hace cada vez más difícil las tareas de filtrar entre tanta información y poder encontrar aquello que se ajuste a los gustos y/o necesidades de cada uno. En los últimos 20 años los sistemas recomendadores se han vuelto cada vez más complejos, tratándose de ajustarse lo máximo posible al perfil y necesidades de los distintos usuarios dando lugar a algoritmos basados en costosos cálculos computacionales. Es por ello que esta investigación proporciona información relevante acerca de la estructura y funcionamiento del algoritmo colaborativo y como este influye a potenciar sistemas de filtrado de información el cual presenta resultados en algunas empresas que registran de manera automática los intereses de los usuarios, recopilando las preferencias o gustos. Para la elaboración del presente estudio se utilizó el método de investigación cualitativa. Basándose en esta metodología de investigación se pretende explicar el concepto científico original de algoritmos de filtrado colaborativo, sin alterar su fundamento teórico y que de este modo el lector pueda entender e interpretar el documento de estudio. Finalmente se obtendrá mediante tablas comparativas los aspectos más relevantes, referente a los algoritmos de filtrado colaborativo. | es_ES |
| dc.format.extent | 38 páginas | es_ES |
| dc.identifier.citation | Chuquitarco Chasiluisa. J.A. (2018) Estudio de algoritmos de filtrado colaborativo para sistemas recomendadores de información. U.T.C. Latacunga. 38 p. | es_ES |
| dc.identifier.other | T-000817 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/5630 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: Facultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | es_ES |
| dc.subject | Ingeniería Industrial | es_ES |
| dc.subject | Sistemas Recomendadores | es_ES |
| dc.subject.other | Algoritmos | es_ES |
| dc.subject.other | Predicción | es_ES |
| dc.title | Estudio de algoritmos de filtrado colaborativo para sistemas recomendadores de información. | es_ES |
| dc.type | bachelorThesis | es_ES |