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dc.date.accessioned 2016-04-11T13:54:30Z
dc.date.available 2016-04-11T13:54:30Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10915/52167
dc.description.abstract Un problema bien conocido de los sistemas recomendadores es el problema denominado “Cold Start”, que es causado por la falta de información de usuarios o productos/servicios. Un sistema de recomendación sólo puede producir buenas recomendaciones después de haber acumulado suficientes datos. El problema se vuelve aún más difícil cuando el sistema de recomendación trata de hacer frente a nuevos productos o los productos no han sido valorados por los consumidores. En este trabajo se aborda este problema obteniendo valoraciones de los productos/servicios desde los comentarios escritos por usuarios en foros. Un caso de estudio de recomendación de objetos de aprendizajes es presentado. es
dc.format.extent p. 248-255 es
dc.language es es
dc.title Obteniendo valoraciones de ítems desde opiniones de usuarios para resolver el problema de “Cold Start” en sistemas recomendadores es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/asai248-255.pdf es
sedici.identifier.issn 2451-7585 es
sedici.creator.person Aciar, Silvana es
sedici.creator.person Aciar, Gabriela es
sedici.creator.person Duque, Néstor es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.subject.other sistemas recomendadores es
sedici.subject.other minería de texto es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2015
sedici.relation.event Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.subject.acmcss98 Distance learning es


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