Estado del arte en los sistemas de recomendación

Abstract

Resumen. Los sistemas de recomendación (SRs) son sistemas automa-tizados cuyo propósito es el filtrado de información. Los SRs están pensa-dos para apoyar a los usuarios a encontrarítemsencontrarítems dentro de un contexto determinado como por ejemplo, películas, libros, artículos académicos, etc. El objetivo principal de los SRs es mostrar de losítemslosítems recomen-dables, aquellos que se estime, sean de interés para el usuario. Dicho de otra manera, los SRs estiman el interés que el usuario podría tener sobre losítemslosítems que este aún no ha considerado. Con las estimaciones hechas, el SRs genera un ranking dé ıtems y le muestra al usuario losítemslosítems que se encuentran en las posiciones más altas dé este. El objetivo de este trabajo es presentar el "estado del arte" de los SRs exponiendo distintas técnicas con las que se ataca el problema de estimar la relevancia de losítems losítems para un usuario determinado. Palabras clave: sistemas de recomendación, filtrado colaborativo ba-sado en confianza, basado en contenido, filtrado colaborativo, basado en modelos, sistemas de recomendación híbridos. Abstract. Recommender Systems (RS) are automatic systems which purpose is filtering information. The RS are designed to help users to find items within a specific context, for example: movies, books, research articles, etc. Their main objective is to show users recommendable items those items that RS estimates will be of interest for the user. In other words, the RS estimate the posible interest a user may have on items that have not been considered by the user. Then, with the estimations made, the RS creates a ranking of items end shows the best ranked items to the user. The main purpose of this job is to present the "state of the art" of the RS, exposing different techniques used to tackle the problem of estimating the relevance of items for a certain user.