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Título : Implementación de un modelo de aprendizaje automático para la recomendación de ítems.
Autor : Vadivieso Díaz, Priscila Maricela
Ojeda Ureña, Carlos Francisco
Palabras clave : Sistemas de recomendación
MovieLens
Aprendizaje automático
Ingeniero en sistemas informáticos – Tesis y disertaciones académicas
Fecha de publicación : 2017
Citación : Ojeda 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, Loja
Resumen : The 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.
Descripción : 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
URI : http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/17151
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación

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