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

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dc.contributor.authorKonomi Pilkati, Manuel
dc.date.accessioned2024-05-20T12:33:36Z
dc.date.available2024-05-20T12:33:36Z
dc.date.issued2021-09-01
dc.description.abstractEste 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.es
dc.description.versionversión final
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/14513
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
dc.relation.centerFacultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática
dc.relation.degreeMáster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones
dc.relation.departmentInteligencia Artificial
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject.keywordsNLP
dc.subject.keywordsmodelado de textos
dc.subject.keywordsMPC
dc.subject.keywordsmachine learning
dc.subject.keywordsclasificación
dc.titleEstudio de mejoras a la estimación de preferencias de usuario en sistemas de valoración onlinees
dc.typetesis de maestríaes
dc.typemaster thesisen
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