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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26042
Title: | Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la generación de recomendaciones en base a los intereses de los usuarios en las redes sociales |
Authors: | Valdivieso Díaz, Priscila Marisela. Pazmiño Torres, Luis Ángel |
Keywords: | Ecuador. Tesis digital. |
Issue Date: | 2020 |
Citation: | Pazmiño Torres, L. Á. Valdivieso Díaz, P. M. (2020) Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la generación de recomendaciones en base a los intereses de los usuarios en las redes sociales [Tesis de N/D, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26042 |
Abstract: | Abstract: Due to the growth of information in social networks, an information overload has been created, making it difficult for users to find information according to their interests, so the use of recommendation algorithms allows us to find information, products or services that are of interest of users. This thesis consists of the application of machine learning techniques for the generation of recommendations based on the interests of users in social networks, where the items to be recommended are the hashtag of the social network twitter. The recommender system is based on collaborative filtering using the K-NN algorithm to recommend hashtags to Twitter users. To measure the precision of the recommender system, the algorithm is evaluated from two points of view: evaluation of the prediction in which the Mean Square Error is used and the precision of the recommendations in which metrics such as Precision, Recall and F are used.Measure. Finally, a web application is developed where the recommendations of items and graphs of results are presented to users. |
Description: | Resumen: 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. |
URI: | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=123592.TITN. |
Appears in Collections: | Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación |
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