Estudio de mejoras a la estimación de preferencias de usuario en sistemas de valoración online

Konomi Pilkati, Manuel. (2021). Estudio de mejoras a la estimación de preferencias de usuario en sistemas de valoración online Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
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Título Estudio de mejoras a la estimación de preferencias de usuario en sistemas de valoración online
Autor(es) Konomi Pilkati, Manuel
Resumen Este trabajo se centra en intentar encontrar un método de mejorar de la precisión en mecanismos de estimación de preferencias para usuarios de sistemas de reseñas online (ORS por sus siglas en inglés) utilizando exclusivamente los textos de los comentarios que dejan los usuarios en las propias reseñas. Para ello se intenta particularizar la elección de mecanismo de análisis de polaridad (MPC) que determina la estimación de preferencias de cada usuario en tiempo de ejecución. La elección del mecanismo MPC utilizado con cada usuario del sistema se realiza en base a información adicional extraída de los comentarios mediante técnicas de modelamiento de textos.
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster. Máster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones. UNED
Materia(s) Ingeniería Informática
Palabra clave NLP
modelado de textos
MPC
machine learning
clasificación
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
Director/Tutor Fresno Fernández, Víctor
Centeno Sánchez, Roberto
Fecha 2021-09-01
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Mkonomi
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Mkonomi
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
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Contador de citas: Google Scholar Search Google Scholar
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Creado: Fri, 30 Sep 2022, 19:49:37 CET