Sistemas de recomendación y explicaciones basados en grafos de interacción
En la sociedad actual, con la utilización de nuevas tecnologías en todos los ámbitos de nuestras vidas, el consumo en Internet ha avanzado a pasos agigantados. Los usuarios pueden encontrar infinidad de productos que consumir en cualquier ámbito, especialmente a través del comercio electrónico, las...
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/3551 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/3551 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 004.8 (043.2) 519.17(043.2) 004.738.52:338.46 (043.2) Inteligencia artificial teoría de grafos sistemas de recomendación (Informática) Artificial intelligence graphic theory recommender systems (Information filtering) Inteligencia artificial (Informática) 1203.04 Inteligencia Artificial |
| Sumario: | En la sociedad actual, con la utilización de nuevas tecnologías en todos los ámbitos de nuestras vidas, el consumo en Internet ha avanzado a pasos agigantados. Los usuarios pueden encontrar infinidad de productos que consumir en cualquier ámbito, especialmente a través del comercio electrónico, las redes sociales y el entretenimiento en streaming. Determinar qué productos son los más adecuados según sus necesidades y preferencias puede llegar a ser una tarea complicada debido a la amplitud de la oferta de productos que se pueden encontrar en estas plataformas. Los sistemas de recomendación surgen para resolver este problema, facilitando el proceso de búsqueda y de toma de decisiones. no obstante, cuando los usuarios no confían en el sistema, los sistemas de recomendación no son tan útiles como cabría esperar... |
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