Un nuevo paradigma basado en recuperación de información para sistemas de recomendación

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dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.contributorPinto Avendaño, David Eduardo
dc.contributorVilariño Ayala, Darnes
dc.contributor.advisorPINTO AVENDAÑO, DAVID EDUARDO; 275110
dc.contributor.advisorVILARIÑO AYALA, DARNES; 216751
dc.contributor.authorMorales Murillo, Víctor Giovanni
dc.date.accessioned2021-01-15T04:07:04Z
dc.date.available2021-01-15T04:07:04Z
dc.date.issued2020-07
dc.description.abstract“Los sistemas de recomendación representan un alto impacto económico, social y tecnológico porque son fundamentales para muchas compañías como Google, Facebook, Spotify, Netflix, Amazon y muchas más. Estos sistemas surgen por el exceso de información que existe en el Internet para sugerir información de ítems o artículos relevantes para el usuario con respecto a sus preferencias y necesidades. Los datos de los usuarios y de los ítems se obtienen de grandes volúmenes de información, sin embargo, el manejo de grandes volúmenes de información representa un gran problema para los sistemas de recomendación que utilizan matrices de similitud porque el costo de computó es grande y el tiempo de respuesta es alto. Por tal motivo, en el laboratorio de Ingeniería del Lenguaje y del Conocimiento (LKE) dirigido por el Dr. David Pinto se tiene el interés por generar un nuevo paradigma basado en recupeación de información para sistemas de recomendación que maneje altos volúmenes de datos y que presente mínimos tiempos de respuesta. Además, este proyecto surge por el interés de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla para recomendar sus productos y servicios.”es_MX
dc.folio20200915143738-0146-Tes_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/10024
dc.language.isospaes_MX
dc.matricula.creator218470391es_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.dbgunamComportamiento del consumidores_MX
dc.subject.dbgunamSistemas de recomendación (Filtrado de información)es_MX
dc.subject.dbgunamSistemas multiagenteses_MX
dc.subject.dbgunamEstudios de mercadoes_MX
dc.subject.lccAdministración de recursos de informaciónes_MX
dc.subject.lccMinería de datoses_MX
dc.subject.lccSistemas expertos (Computación)es_MX
dc.subject.lccAlgoritmos computacionaleses_MX
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreetoobtainMaestro en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.titleUn nuevo paradigma basado en recuperación de información para sistemas de recomendaciónes_MX
dc.typeTesis de licenciaturaes_MX
dc.type.conacytbachelorThesises_MX
dc.type.degreeMaestríaes_MX
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