Sistemas Recomendadores: Un enfoque desde los algoritmos genéticos

Autores/as

  • Oswaldo Velez-Langs Universidad del Sinú
  • Carlos Santos Universidad Rey Juan Carlos

DOI:

https://doi.org/10.15381/idata.v9i1.5743

Palabras clave:

Filtrado colaborativo de la información, aprendizaje automático, algoritmos evolutivos, interfaces de usuario adaptativas.

Resumen

El presente trabajo abarca un enfoque alternativo, desde los algoritmos evolutivos, a la manera tradicional en que se abordan los sistemas recomendadores (SR de aquí en adelante). Se examinan las posibilidades de los algoritmos genéticos para brindar características adaptativas a estos sistemas. Nuestro objetivo, además de proporcionar una panorámica informativa general sobre las posibilidades y potencialidades de los SR, es proveer mecanismos para que los SR sean capaces de aprender características personales desde los usuarios, con miras a mejorar la efectividad a la hora de encontrar recomendaciones y sugerencias apropiadas para un individuo en particular.

Biografía del autor/a

  • Oswaldo Velez-Langs, Universidad del Sinú
    Investigador del Departamento de Informática, Estadística y Telemática, Escuela Superior de Ciencias Experimentales y Tecnología, Universidad Rey Juan Carlos (España). Profesor de la Facultad de Ingenierías, Universidad del Sinú (Colombia).
  • Carlos Santos, Universidad Rey Juan Carlos
    Profesor investigador del Departamento de Arquitectura, Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad Rey Juan Carlos (España).

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Publicado

2006-07-31

Número

Sección

Producción y Gestión

Cómo citar

Sistemas Recomendadores: Un enfoque desde los algoritmos genéticos. (2006). Industrial Data, 9(1), 023-031. https://doi.org/10.15381/idata.v9i1.5743