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Hoy en día, los sistemas de recomendación son cada vez más importantes para los usuarios de Internet a la hora de identificar productos, servicios o contenidos que puedan gustarles. Los sistemas de recomendación que utilizan el filtrado colaborativo son muy vulnerables al problema del arranque en frío, ya que funcionan únicamente sobre la base de las preferencias de los usuarios. Por ello, recientemente se han propuesto soluciones híbridas eficaces, denominadas 'sistemas de recomendación híbridos', que combinan el filtrado basado en el contenido y el filtrado colaborativo para mejorar el…mehr

Produktbeschreibung
Hoy en día, los sistemas de recomendación son cada vez más importantes para los usuarios de Internet a la hora de identificar productos, servicios o contenidos que puedan gustarles. Los sistemas de recomendación que utilizan el filtrado colaborativo son muy vulnerables al problema del arranque en frío, ya que funcionan únicamente sobre la base de las preferencias de los usuarios. Por ello, recientemente se han propuesto soluciones híbridas eficaces, denominadas 'sistemas de recomendación híbridos', que combinan el filtrado basado en el contenido y el filtrado colaborativo para mejorar el rendimiento. Este libro intenta resolver el problema del arranque en frío, además de implementar una aplicación web que funciona basándose en la información de los perfiles de los usuarios. Por último, para realizar el análisis empresarial, se han aportado los resultados de cuestionarios y entrevistas.
Autorenporträt
Hamed Hakimian jest obecnie badaczem w dziedzinie analizy biznesowej, handlu elektronicznego, systemów informatycznych i systemów rekomendacji. W 2015 r. uzyskä tytu¿ licencjata w dziedzinie systemów informatycznych dla biznesu na Uniwersytecie Staffordshire.