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dc.contributor.advisorValdivieso Díaz, Priscila Mariselaes_ES
dc.contributor.authorPazmiño Torres, Luis Ángeles_ES
dc.date.accessioned2020-06-24T14:37:52Z-
dc.date.available2020-06-24T14:37:52Z-
dc.date.issued2020es_ES
dc.identifier.citationPazmiño Torres, Luis Ángel. (2020). Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la generación de recomendaciones en base a los intereses de los usuarios en las redes sociales. (Trabajo de Titulación de Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación ). UTPL, Loja.es_ES
dc.identifier.other1344638es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26042-
dc.descriptionResumen: Debido al crecimiento de información en redes sociales se ha creado una sobrecarga de información, lo que dificulta a los usuarios encontrar información de acuerdo a sus intereses, por lo que el uso de algoritmos de recomendación nos permite encontrar información, productos o servicios que sean de interés de los usuarios. El presente trabajo de titulación consiste en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la generación de recomendaciones en base a los interese de los usuarios en redes sociales, donde los ítems a recomendar son los hashtag de la red social twitter. El sistema recomendador está basado en filtrado colaborativo usando el algoritmo K-NN para recomendar hashtags a usuarios de Twitter. Para medir la precisión del sistema recomendador, el algoritmo es evaluado desde dos puntos de vista: evaluación de la predicción en el cual se utiliza el Error Cuadrático Medio y la precisión de las recomendaciones en la que se utiliza métricas como la Precisión, Recall y F-Measure. Finalmente se desarrolla un aplicativo web donde se presenta las recomendaciones de ítems y gráficas de resultados a los usuarios.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectAprendizaje automático.es_ES
dc.subjectFiltrado colaborativo-es_ES
dc.subjectIngeniero en sistemas informáticos y computación.-es_ES
dc.titleAplicación de técnicas de aprendizaje automático para la generación de recomendaciones en base a los intereses de los usuarios en las redes socialeses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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