Sistemas recomendadores sensibles al contexto: un enfoque novedoso basado en factorización de matrices y sesgo contextual
Autores: Casillo, Mario; Gupta, Brij B.; Lombardi, Marco; Lorusso, Angelo; Santaniello, Domenico; Valentino, Carmine
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Sistemas recomendadores sensibles al contexto: un enfoque novedoso basado en factorización de matrices y sesgo contextual
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Grandes datos
Sistemas de recomendación
Consciente del contexto
Contexto incrustado
Conjuntos de datos
Precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
En el mundo del Big Data, una herramienta capaz de filtrar datos y proporcionar apoyo en la toma de decisiones es crucial. Los Sistemas de Recomendación tienen este objetivo. Estos han evolucionado aún más a través del uso de información que mejorarían la capacidad de sugerir. Entre la información posible explotada, el contexto es ampliamente utilizado en la literatura y conduce a la definición del Sistema de Recomendación Consciente del Contexto. Este documento propone un Sistema de Recomendación Consciente del Contexto basado en el concepto de contexto incrustado. Esta técnica ha sido probada en diferentes conjuntos de datos para evaluar su precisión. En particular, el uso de múltiples conjuntos de datos permite un análisis profundo de las ventajas y desventajas del enfoque propuesto. Los resultados numéricos obtenidos son prometedores.
Descripción
En el mundo del Big Data, una herramienta capaz de filtrar datos y proporcionar apoyo en la toma de decisiones es crucial. Los Sistemas de Recomendación tienen este objetivo. Estos han evolucionado aún más a través del uso de información que mejorarían la capacidad de sugerir. Entre la información posible explotada, el contexto es ampliamente utilizado en la literatura y conduce a la definición del Sistema de Recomendación Consciente del Contexto. Este documento propone un Sistema de Recomendación Consciente del Contexto basado en el concepto de contexto incrustado. Esta técnica ha sido probada en diferentes conjuntos de datos para evaluar su precisión. En particular, el uso de múltiples conjuntos de datos permite un análisis profundo de las ventajas y desventajas del enfoque propuesto. Los resultados numéricos obtenidos son prometedores.