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Aproximando a los sistemas recomendadores desde los algoritmos genéticos

dc.creatorVélez Langs, Oswaldo
dc.creatorSantos, Carlos
dc.date2006-12-01
dc.date.accessioned2022-03-03T19:57:02Z
dc.date.available2022-03-03T19:57:02Z
dc.identifierhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1047
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/13822
dc.descriptionEl 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 es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Bucaramangaes-ES
dc.relationhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1047/1020
dc.rightsDerechos de autor 2006 Revista Colombiana de Computaciónes-ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0es-ES
dc.sourceRevista Colombiana de Computación; Vol. 7 No. 2 (2006): Revista Colombiana de Computación (Julio-Diciembre); 7-23en-US
dc.sourceRevista Colombiana de Computación; Vol. 7 Núm. 2 (2006): Revista Colombiana de Computación (Julio-Diciembre); 7-23es-ES
dc.source2539-2115
dc.source1657-2831
dc.titleAproximando a los sistemas recomendadores desde los algoritmos genéticoses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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