Implementación de un modelo de aprendizaje automático para la recomendación de ítems.
El presente trabajo de fin de titulación presenta una implementación de un sistema de recomendación de ítems. Se emplea el conjunto de datos de MovieLens que contiene películas se hace referencia a las películas como ítems. Se extrae información de contenido de las películas, para extraer caracterís...
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2017
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| Etykiety: |
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| description | El presente trabajo de fin de titulación presenta una implementación de un sistema de recomendación de ítems. Se emplea el conjunto de datos de MovieLens que contiene películas se hace referencia a las películas como ítems. Se extrae información de contenido de las películas, para extraer características de las películas y recomendar películas similares. Se aplica una serie de pre-procesamientos a la información de contenido de las películas. Seguido se extrae tópicos mediante una técnica de aprendizaje automático contemplada dentro de los modelos probabilísticos denominada Latent Dirichlet Allocation (LDA). Almacenando la distribución de tópicos para cada película |
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| spelling | Implementación de un modelo de aprendizaje automático para la recomendación de ítems.Ojeda Ureña, Carlos FranciscoSistemas de recomendaciónMovieLensAprendizaje automáticoIngeniero en sistemas informáticos – Tesis y disertaciones académicasEl presente trabajo de fin de titulación presenta una implementación de un sistema de recomendación de ítems. Se emplea el conjunto de datos de MovieLens que contiene películas se hace referencia a las películas como ítems. Se extrae información de contenido de las películas, para extraer características de las películas y recomendar películas similares. Se aplica una serie de pre-procesamientos a la información de contenido de las películas. Seguido se extrae tópicos mediante una técnica de aprendizaje automático contemplada dentro de los modelos probabilísticos denominada Latent Dirichlet Allocation (LDA). Almacenando la distribución de tópicos para cada películaThe present work of finalizing the presentation presents an implementation of a system of recommendation of items. The MovieLens data set that contains movies is used to refer to movies as items. Content information is extracted from the movies, for more features of the movies and recommendations. A series of pre-processing is applied to the content information of the films. Follow-up of the application of an automated learning technique within the probabilistic models called Dirichlet Latent Assignment (LDA). Storing the distribution of topics for each movie.Vadivieso Díaz, Priscila Maricela2017-03-27T18:35:44Z2017-03-272017info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisOjeda Ureña, Carlos Francisco. (2017). Implementación de un modelo de aprendizaje automático para la recomendación de ítems. (Trabajo de Titulación de Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación). UTPL, Loja1191576http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/17151spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Técnica Particular de Lojainstname:Universidad Técnica Particular de Lojainstacron:UTPL2017-05-05T13:43:24Zoai:dspace.utpl.edu.ec:123456789/17151Institucionalhttps://dspace.utpl.edu.ec/Institución privadahttps://www.utpl.edu.ec/https://dspace.utpl.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:12272017-05-05T13:43:24Repositorio Universidad Técnica Particular de Loja - Universidad Técnica Particular de Lojafalse |
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