{"id":5404,"date":"2019-03-27T15:29:33","date_gmt":"2019-03-27T14:29:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.smileandlearn.com\/?p=7159"},"modified":"2023-03-23T14:47:17","modified_gmt":"2023-03-23T13:47:17","slug":"sistemas-de-recomendacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smileandlearn.com\/it\/sistemas-de-recomendacion\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 te recomendamos lo que te recomendamos?"},"content":{"rendered":"

Un sistema de recomendaci\u00f3n tiene como prop\u00f3sito estimar o predecir la preferencia de contenidos (juegos, cuentos, v\u00eddeos…) de un usuario, ayud\u00e1ndose de datos hist\u00f3ricos de uso,con el fin de sugerirle material de su inter\u00e9s. <\/span><\/p>\n

Un sistema de recomendaci\u00f3n suele emplear varias fuentes de datos para conocer dichas preferencias, aprovechando un feedback expl\u00edcito <\/span>\u2014<\/span>resultado de diversas formas de valoraci\u00f3n como por ejemplo \u201ca\u00f1adir a favoritos\u201d<\/span>\u2014 <\/span>o impl\u00edcito <\/span>\u2014<\/span>derivado del n\u00famero y duraci\u00f3n de interacciones con el contenido. <\/span><\/p>\n

Dentro del enfoque de feedback impl\u00edcito, un algoritmo b\u00e1sico <\/span>\u2014<\/span>aunque m\u00e1s elaborado que aqu\u00e9l que genera recomendaciones completamente al azar\u2014 consiste en reflejar el contenido m\u00e1s popular, agregando la actividad de todos los usuarios y recomendando el contenido m\u00e1s utilizado \u2014en n\u00famero y duraci\u00f3n de \u201cvisitas\u201d\u2014 que el usuario a\u00fan no ha visitado. Otro algoritmo con resultados significativos se basa en la recomendaci\u00f3n de contenido recientemente publicado que a\u00fan no ha sido utilizado. <\/span><\/p>\n

Un tercer algoritmo consiste en cuantificar la similitud de las preferencias de los usuarios <\/span>\u2014<\/span>bas\u00e1ndose en los contenidos visitados que \u00e9stos comparten<\/span>\u2014 <\/span>identificando grupos por \u201cperfil de preferencia\u201d. Una vez que dichos grupos son identificados, el modelo recomienda al usuario contenidos que todav\u00eda no ha utilizado pero que resultan atractivos a los miembros de su grupo. Este algoritmo se conoce como filtro colaborativo. <\/span><\/p>\n

Finalmente, es posible emplear un algoritmo h\u00edbrido, es decir, que combine las predicciones de contenido basadas en los algoritmos de <\/span>popularidad<\/span><\/i>, <\/span>novedad <\/span><\/i>y <\/span>filtrado colaborativo<\/span><\/i>. \u00c9ste es el m\u00e9todo que implementa Smile and Learn, generando listas de contenidos a recomendar seg\u00fan cada uno de los algoritmos para despu\u00e9s fusionarlas y reordenar los elementos bas\u00e1ndose en las nuevas puntuaciones de predicci\u00f3n de los contenidos.<\/span><\/p>\n

Como suele ocurrir con los modelos de decisi\u00f3n basados en datos, cuanto m\u00e1s feedback se pueda recopilar sobre un usuario, m\u00e1s robusta ser\u00e1 la predicci\u00f3n del modelo, por lo que resulta crucial que el contenido sea altamente interactivo. A medida que accedemos a nuevos datos, se dibuja un escenario prometedor en el que somos capaces de detectar nuevos patrones, desarrollar hip\u00f3tesis m\u00e1s explicativas y dise\u00f1ar progresivamente m\u00e9tricas m\u00e1s informativas <\/span>\u2014<\/span>y en definitiva, relevantes<\/span>\u2014 <\/span>de uso y aprendizaje. <\/span><\/p>\n

Equipo de Data Science de Smile and Learn<\/b><\/p>\n

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