RT Journal Article
T1 Una comprensiva revisión de los métodos de recomendación basados en técnicas probabilísticas
T1 A comprehensive view of recommendation methods based on probabilistictechniques
A1 Valdiviezo Díaz, Priscila
A1 Hernando, Antonio
AB Esta investigación tiene como objetivo utilizar un método de recomendación hibridobasado en técnicas probabilísticas y de modelado de tópicos que brinde al usuario recomendacionesmás ajustadas frente a los modelos de recomendación tradicionales. Este artículo presenta unarevisión comprensiva de los métodos de recomendación para sistemas basado en contenido y filtradocolaborativo. Entre los métodos analizados están las Matrices de Factorización Probabilística y elmétodo de Asignación Latente de Dirichlet. La revisión de la literatura entorno a estos modelos secentra en la identificación de problemas y cuestiones abiertas que pueden ser abarcadas para futurasinvestigaciones. Se analiza el funcionamiento de algunos modelos de recomendación que integrantécnicas de factores latentes y de modelado de tópicos, que serán de base para comparar losresultados obtenidos con el modelo híbrido.
AB This research aims to use a hybrid recommendation method based on probabilistictechniques and topics modeling that provide recommendations most close fitting the user comparedto other traditional recommendation models. We carry out a comprehensive review of therecommended methods for content-based systems and collaborative filtering, mainly in the domainof recommending movies. The methods discussed are the matrix factorization and Latent DirichletAllocation method. The literature review around these models focuses on identifying problems andopen issues that may be covered for future researches. Also, we analyzed the recommendationmodels that integrant latent factor methods and topics modeling, which will be used to compareresults obtained with the hybrid model
PB United Academic Journals
YR 2016
FD 2016
LK http://hdl.handle.net/10272/17144
UL http://hdl.handle.net/10272/17144
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 30 may 2026