Revistas de investigación UNMSM
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Sistemas Recomendadores: Un enfoque desde los algoritmos genéticos

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

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Biografía del autor

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).
Publicado
2006-07-31
Cómo citar
Velez-Langs, O., & Santos, C. (2006). Sistemas Recomendadores: Un enfoque desde los algoritmos genéticos. Industrial Data, 9(1), 023-031. https://doi.org/10.15381/idata.v9i1.5743
Sección
Producción y Gestión