TY - JOUR AU - Mendoza Olguín, Gustavo AU - Laureano De Jesús, Yadira AU - Pérez de Celis Herrero, María Concepción PY - 2019/11/14 Y2 - 2024/03/29 TI - Métricas de similaridad y evaluación para sistemas de recomendación de filtrado colaborativo JF - Revista de Investigación en Tecnologías de la Información JA - RITI VL - 7 IS - 14 SE - Artículos DO - 10.36825/RITI.07.14.019 UR - https://riti.es/index.php/riti/article/view/109 SP - 224-240 AB - <p>Los sistemas de recomendación son sistemas inteligentes que proporcionan a los usuarios una serie de sugerencias personalizadas sobre un determinado tipo de elementos (objetos). Para esto, se recaban por diferentes medios las características de cada usuario para, mediante un procesamiento de los datos, encontrar un subconjunto de ítems que pueden resultarle de interés. Mejorar la exactitud de las recomendaciones es una tarea crucial debido a la tendencia que han adoptado los sitios web, principalmente comerciales, de ofrecer a sus visitantes contenidos del catálogo que les podrían interesar acorde a sus necesidades o gustos. En este artículo se presenta un análisis comparativo entre algunas de las métricas de similitud y evaluación propuestas para los sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo; realizando pruebas sobre <em>datasets</em> comúnmente utilizados para determinar su eficiencia en producción.</p> ER -