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dc.date.accessioned 2017-11-27T13:43:50Z
dc.date.available 2017-11-27T13:43:50Z
dc.date.issued 2017-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63714
dc.description.abstract El filtrado colaborativo es una de las técnicas más utilizadas en los sistemas de recomendación. El objetivo del presente artículo es proponer un nuevo método que utiliza tópicos latentes para modelar los ítems a recomendar. De esta forma se incorpora la capacidad para establecer una semejanza entre estos elementos mejorando el rendimiento de la recomendación realizada. La performance del método propuesto ha sido medida en dos contextos muy diferentes arrojando resultados satisfactorios. Finalmente se incluyen las conclusiones y algunas líneas de trabajo futuras. es
dc.format.extent 619-628 es
dc.language es es
dc.subject filtrado colaborativo es
dc.subject modelado de tópicos latentes es
dc.subject sistemas de recomendación es
dc.title Sistema recomendador basado en tópicos latentes es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-34-1539-9 es
sedici.creator.person Charnelli, María Emilia es
sedici.creator.person Lanzarini, Laura Cristina es
sedici.creator.person Díaz, Francisco Javier es
sedici.description.note XIV Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBDDM). es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2017-10
sedici.relation.event XXIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (La Plata, 2017). es
sedici.description.peerReview peer-review es


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