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:

brasininsareas

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:

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