Sistema recomendador empleando algoritmos genéticos para el aprendizaje de preferencias de usuario

dc.contributor.advisor Velez-Langs, Oswaldo
dc.contributor.author Salah Llanes, Jorge Elías
dc.contributor.author Alcázar Rivas, Julio Cesar
dc.creator.degree Ingeniero (a) de Sistemas spa
dc.date.accessioned 2023-03-22T15:03:29Z
dc.date.available 2023-03-22T15:03:29Z
dc.date.issued 2023
dc.date.submitted 2006
dc.description.abstract Los SRs restringen el número de ítems disponibles, permitiendo a los usuarios facilidad y rapidez al momento de hacer su escogencia. Los sistemas de recomendación pueden ser clasificados en dos principales categorías, dependiendo de la información que usen para sugerir ítems. Los sistemas que usan información sobre los ítems e información solo con respecto al usuario objetivo son llamados «Basados en Contenidos». Alternativamente hay sistemas que no usan información sobre el contenido de los ítems, pero hacen la sugerencia utilizando información de un grupo de usuarios diferentes del usuario objetivo y su relación con el item. En este tipo de sistemas se destacan aquellos basados en Filtrado Colaborativo por su capacidad de predecir aún en ausencia de información explícita de los usuarios y de los ítems que se ofrecen spa
dc.description.provenance Submitted by Claribel Vargas Guette (cvargasgu@unimagdalena.edu.co) on 2023-02-07T19:31:00Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 SISTEMA RECOMENDADOR EMPLEANDO ALGORITMOS.pdf: 23332370 bytes, checksum: 9b1e82e6e95b7e0d083373e0757779a6 (MD5) en
dc.description.provenance Step: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Programa de Ingeniería de Sistemas Programa de Ingeniería de Sistemas(ingsistemas@unimagdalena.edu.co) on 2023-03-10T22:43:14Z (GMT) en
dc.description.provenance Step: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Mirlis Bravo(mbravo@unimagdalena.edu.co) on 2023-03-22T15:03:28Z (GMT) en
dc.description.provenance Made available in DSpace on 2023-03-22T15:03:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SISTEMA RECOMENDADOR EMPLEANDO ALGORITMOS.pdf: 23332370 bytes, checksum: 9b1e82e6e95b7e0d083373e0757779a6 (MD5) Previous issue date: 2023 en
dc.format text
dc.identifier.uri https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/12365
dc.language.iso es spa
dc.publisher Universidad del Magdalena
dc.publisher Universidad del Magdalena spa
dc.publisher.department Facultad de Ingeniería spa
dc.publisher.place Santa Marta spa
dc.publisher.program Ingeniería de Sistemas spa
dc.rights Restringido
dc.rights info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.accessrights info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.cc Restringido spa
dc.rights.creativecommons https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.creativecommons atribucionnocomercialsinderivar spa
dc.subject.proposal Computación evolutiva spa
dc.subject.proposal Métrica estándar de precisión spa
dc.title Sistema recomendador empleando algoritmos genéticos para el aprendizaje de preferencias de usuario spa
dc.type bachelorThesis spa
dc.type.coar https://vocabularies.coar-repositories.org/resource_types/c_7a1f/
dc.type.driver info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.local Trabajo de Grado de Pregrado spa
oaire.accessrights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
thesis.degree.level Pregrado spa
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
SISTEMA RECOMENDADOR EMPLEANDO ALGORITMOS.pdf
Size:
22.25 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.43 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: