Aproximando a los sistemas recomendadores desde los algoritmos genéticos

  • Oswaldo Vélez Langs Universidad del Sinú, Carrera 1w Calle 38, Montería, Colombia,
  • Carlos Santos Universidad Rey Juan Carlos, Departamento de Arquitectura, Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación

Abstract

El presente trabajo abarca un enfoque alternativo, desde los algoritmos evolutivos, a la manera tradicional en que se abordan los sistemas recomendadores (SR de aquí en adelante). Se examinan las posibilidades de los algoritmos genéticos para brindar características adaptativas a estos sistemas. Nuestro objetivo, además de proporcionar una panorámica informativa general sobre las posibilidades y potencialidades de los SR, es proveer mecanismos para que los SR sean capaces de aprender características personales desde los usuarios, con miras a mejorar la efectividad a la hora de encontrar recomendaciones y sugerencias apropiadas para un individuo en particular.

Palabras claves: Filtrado Colaborativo de la Información, Aprendizaje Automático, Algoritmos Evolutivos, Interfaces de Usuario Adaptivas

 

How to Cite
Vélez Langs, O., & Santos, C. (2006). Aproximando a los sistemas recomendadores desde los algoritmos genéticos. Revista Colombiana De Computación, 7(2), 7–23. Retrieved from https://revistas.unab.edu.co/rcc/article/view/1047

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Published
2006-12-01
Section
Article of scientific and technological research
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