Aplicación de comercio electrónico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo
Con el crecimiento actual de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y la capacidad de almacenamiento de los dispositivos computacionales, se han desarrollado aplicaciones web cada vez más robustas. Tal es el caso de los sistemas recomendadores, que permiten a los usuarios ver produc...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de Xalapa
2014-08-01
|
| Series: | Universita Ciencia |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://universita.ux.edu.mx/universita-ciencia/article/view/1144 |
| _version_ | 1797663973755060224 |
|---|---|
| author | Yeimi Duran Xochimitl Selene Hernández Rodríguez |
| author_facet | Yeimi Duran Xochimitl Selene Hernández Rodríguez |
| author_sort | Yeimi Duran Xochimitl |
| collection | DOAJ |
| description |
Con el crecimiento actual de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y la capacidad de almacenamiento de los dispositivos computacionales, se han desarrollado aplicaciones web cada vez más robustas. Tal es el caso de los sistemas recomendadores, que permiten a los usuarios ver productos (o ítems) que probablemente serían de su interés entre una gran cantidad de información disponible en estos sitios, en los cuales generalmente el número de productos es muy grande. Para realizar estas recomendaciones a un usuario, los sistemas recomendadores basados en filtrado colaborativo utilizan la información de usuarios similares, suponiendo que un usuario similar es aquél que ha calificado los mismos ítems con calificaciones similares. Para encontrar los usuarios similares se han utilizado diversos enfoques; uno de estos enfoques ha sido utilizar los algoritmos de clasificación. En este trabajo se seleccionó el algoritmo de clasificación de k-vecinos más cercanos (k-NN) debido a su rapidez y buen funcionamiento. Para evaluar el grado de similitud entre usuarios, se seleccionó la función de correlación de Pearson. El sistema recomendador propuesto se implementa dentro de una aplicación web de venta de ropa.
|
| first_indexed | 2024-03-11T19:23:31Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-e5f2c7ebea4b40b69c9bd75675701b03 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2007-3917 |
| language | Spanish |
| last_indexed | 2024-03-11T19:23:31Z |
| publishDate | 2014-08-01 |
| publisher | Universidad de Xalapa |
| record_format | Article |
| series | Universita Ciencia |
| spelling | doaj.art-e5f2c7ebea4b40b69c9bd75675701b032023-10-06T18:37:58ZspaUniversidad de XalapaUniversita Ciencia2007-39172014-08-013710.5281/zenodo.8264179Aplicación de comercio electrónico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo Yeimi Duran Xochimitl0Selene Hernández Rodríguez1Instituto Tecnológico de PueblaInstituto Tecnológico de Puebla Con el crecimiento actual de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y la capacidad de almacenamiento de los dispositivos computacionales, se han desarrollado aplicaciones web cada vez más robustas. Tal es el caso de los sistemas recomendadores, que permiten a los usuarios ver productos (o ítems) que probablemente serían de su interés entre una gran cantidad de información disponible en estos sitios, en los cuales generalmente el número de productos es muy grande. Para realizar estas recomendaciones a un usuario, los sistemas recomendadores basados en filtrado colaborativo utilizan la información de usuarios similares, suponiendo que un usuario similar es aquél que ha calificado los mismos ítems con calificaciones similares. Para encontrar los usuarios similares se han utilizado diversos enfoques; uno de estos enfoques ha sido utilizar los algoritmos de clasificación. En este trabajo se seleccionó el algoritmo de clasificación de k-vecinos más cercanos (k-NN) debido a su rapidez y buen funcionamiento. Para evaluar el grado de similitud entre usuarios, se seleccionó la función de correlación de Pearson. El sistema recomendador propuesto se implementa dentro de una aplicación web de venta de ropa. https://universita.ux.edu.mx/universita-ciencia/article/view/1144Sistema recomendadorFiltrado colaborativoAlgoritmo K-NNComercio electrónico |
| spellingShingle | Yeimi Duran Xochimitl Selene Hernández Rodríguez Aplicación de comercio electrónico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo Universita Ciencia Sistema recomendador Filtrado colaborativo Algoritmo K-NN Comercio electrónico |
| title | Aplicación de comercio electrónico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo |
| title_full | Aplicación de comercio electrónico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo |
| title_fullStr | Aplicación de comercio electrónico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo |
| title_full_unstemmed | Aplicación de comercio electrónico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo |
| title_short | Aplicación de comercio electrónico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo |
| title_sort | aplicacion de comercio electronico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo |
| topic | Sistema recomendador Filtrado colaborativo Algoritmo K-NN Comercio electrónico |
| url | https://universita.ux.edu.mx/universita-ciencia/article/view/1144 |
| work_keys_str_mv | AT yeimiduranxochimitl aplicaciondecomercioelectronicoutilizandounalgoritmodefiltradocolaborativo AT selenehernandezrodriguez aplicaciondecomercioelectronicoutilizandounalgoritmodefiltradocolaborativo |