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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

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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


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.

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