Contextual Computing (II): Recomendadores
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Una de las principales áreas de investigación en la computación contextual (Contextual Computing) esta enfocada a los recomendadores.
La integración de contexto en los recomendadores se centra principalmente entorno al usuario, siendo algunas de las areas de análisis y obtención de resultados:
- Los modelos de contexto de la memoria humana.
- Los modelos de contexto basado en observaciones del comportamiento del usuario.
- La ampliacion al papel del conocimiento del dominio y la semántica como parte integrante de contexto de usuario.
- Las anotaciones sociales.
En Brainsins, el análisis de información contextual es una de las áreas que tienen gran peso y que integran nuestro sistema de recomendaciones como podemos ver en la siguiente imagen y que no solo se usa en nuestro sistema de recomedaciones sino en otros los productos y servicios que ofrecemos:
Algunos de los algoritmos comparativos que se pueden usar para modelo social, contextual son:
- Basados en contenidos.
- Filtrado colaborativo.
- FeedbackTrust basado en retroalimentacion con otros usuarios.
- Basados en influencia.
- Basados en datos de redes sociales.
- Probabilistic Matrix Factorization
- Matrix factorization objective function with Social Regularization
Referencias:
- https://www.brainsins.com/es/soluciones-ecommerce/recomendaciones
- https://www.brainsins.com/es/soluciones-ecommerce
- https://recsys.acm.org/recsys13/tutorials/
- https://www.meng-jiang.com/cikm12-social-contextual-recommendation.pdf
- https://es.wikipedia.org/wiki/Filtrado_colaborativo
- https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_recomendación
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