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MoodvieWeb : recomendador de películas basado en el temperamento con explicaciones para depuración y para el usuario.

dc.contributor.advisorGómez Gauchía, Héctor
dc.contributor.authorCarboneras Morato, David
dc.contributor.authorÁlvarez Calleja, Fernando
dc.contributor.authorMartínez Montes, Moisés
dc.date.accessioned2023-06-20T06:07:34Z
dc.date.available2023-06-20T06:07:34Z
dc.date.issued2012
dc.descriptionProyecto de Sistemas Informáticos (Facultad de Informática, Curso 2011-2012)
dc.description.abstractUn sistema recomendador debe ser algo más que una caja negra que, tras recoger unos parámetros de entrada, le entregue unos resultados al usuario sin ningún tipo de explicación de cómo se han generado esas recomendaciones. Al igual que el sistema obtiene información acerca del usuario, éste también necesita saber del recomendador y conocer de una manera sencilla e inteligible lo que ocurre en su interior. Para ello se necesita desarrollar explicaciones que cubrirán este vacío que se le presentaba al usuario final. De la misma manera, para el Ingeniero del Conocimiento es insuficiente que este tipo de sistemas base sus cálculos, tanto al categorizar películas como al suministrar recomendaciones, en valores fijados tras pruebas y experimentos. Para ello se debe desarrollar explicaciones para el Ingeniero con los puntos calientes donde se puedan producir desajustes, que al ser localizados ayudarán a su depuración y desarrollo de nuevas funcionalidades de una forma más dinámica. Además de estas ideas, es interesante la posibilidad de ampliar la audiencia y no restringirse a una red social, desplegando para ello la aplicación en la web, haciendo uso de las últimas tecnologías y estándares. [ABSTRAC] Recommendation systems should not consist just of a black box returning results without any knowledge or explanation of its internal workings. Users need to know what’s happening inside and how this system is dealing with all data in an easy and comprehensible way. By the same token, the Knowledge Engineer who developed and deployed this application needs to have the use of a powerful, efficient analysis tool to debug and improve the system. Making several static experiments or tests around categorization or recommendation modules is not enough to get a standalone web application. An expert system is needed in order to make more dynamic and productive the engineer tasks. By the way, this is an exciting moment to adopt the last open web standards and technologies to host, develop and deploy a web app on the world wide web.
dc.description.departmentDepto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)
dc.description.facultyFac. de Informática
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/16062
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/46145
dc.language.isospa
dc.page.total113
dc.relation.ispartofseriesTrabajos de curso (Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, FDI)
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu004.78:316.77(043.3)
dc.subject.cdu004.83(043.3)
dc.subject.keywordSistemas de recomendación
dc.subject.keywordComputación Centrada en el Usuario (HCC)
dc.subject.keywordSistemas Expertos
dc.subject.keywordComputación Afectiva
dc.subject.keywordRazonamiento basado en casos (CBR)
dc.subject.keywordDesarrollo web
dc.subject.keywordEstándares web
dc.subject.keywordExperiencia de usuario (UX).
dc.subject.ucmInternet (Informática)
dc.subject.unesco3325 Tecnología de las Telecomunicaciones
dc.titleMoodvieWeb : recomendador de películas basado en el temperamento con explicaciones para depuración y para el usuario.
dc.typecoursework
dspace.entity.typePublication

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