Implementación de un modelo de aprendizaje automático para la recomendación de ítems. - Ojeda Ureña, Carlos Francisco (2017)
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