¿Cómo recomendar productos o contenidos?

Los sistemas de recomendación

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Los sistemas de recomendación

Son una subclase de sistemas de filtrado de información que presentan a los usuarios, los items (productos, contenido, etc.) que podrían interesarle de acuerdo a su perfil, preferencias y/o comportamiento. Intentan anticipar su apreciación sobre un artículo o contenido y le sugiere aquel que tiene su mayor apreciación.

¿Qué tipos existen?

  • Collaborative Filtering. Se basa en usuarios o items semejantes, Utiliza puntuaciones:
    • User-Based.  
    • Item-Based.
  • Content-Based Recommender System. Utiliza los atributos de los elementos,
  • Knowledge-Based Recommender System. No utiliza puntuaciones. Se basa en similitudes entre requerimientos del usuario y descripción del tema.

¿Cómo usarlos?

Cada sistema tiene ventajas y desventajas, su aplicación se recomienda en función de la información disponible. Algunas estrategias para su uso, llamados sistemas de recomendación híbridos, consideran:

  • Mezclar recomendaciones de diferentes sistemas
  • Utilizar pesos a las recomendaciones de cada sistema y proporcionar una recomendación ponderada
  • Usar recomendaciones de un sistema como inputs de otro sistema
  • Escoger un sistema de forma aleatoria,
  • Etc.
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Romy Rodriguez-Ravines
Going beyond data | Statistics + Machine Learning

Entender, Modelizar, Predecir = Aprender y extraer valor de los datos para personas y organizaciones.

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