Una comprensiva revisión de los métodos de recomendación basados en técnicas probabilísticas
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Valdiviezo-Díaz, Priscila [1] ; Hernando, Antonio [2]
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[1] Universidad Técnica Particular de Loja
Universidad Técnica Particular de Loja
Loja, Ecuador
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[2] Universidad Politécnica de Madrid
Universidad Politécnica de Madrid
Madrid, España
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- Localización: International Journal of Information Systems and Software Engineering for Big Companies: IJISEBC, ISSN-e 2387-0184, Vol. 3, Nº. 2 (Diciembre/December), 2016, págs. 65-74
- Idioma: español
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Resumen
Esta investigación tiene como objetivo utilizar un método de recomendación hibrido basado en técnicas probabilísticas y de modelado de tópicos que brinde al usuario recomendaciones más ajustadas frente a los modelos de recomendación tradicionales. Este artículo presenta una revisión comprensiva de los métodos de recomendación para sistemas basado en contenido y filtrado colaborativo. Entre los métodos analizados están las Matrices de Factorización Probabilística y el método de Asignación Latente de Dirichlet. La revisión de la literatura entorno a estos modelos se centra en la identificación de problemas y cuestiones abiertas que pueden ser abarcadas para futuras investigaciones. Se analiza el funcionamiento de algunos modelos de recomendación que integran técnicas de factores latentes y de modelado de tópicos, que serán de base para comparar los resultados obtenidos con el modelo híbrido.
