Sistemas Recomendadores Híbridos
Las técnicas mencionadas en las clases anteriores funcionan correctamente pero tienen los ciertos problemas como cold start, sparcity entre otros. Por eso surge la idea de combinar dos o mas estrategias para evitar algunas de carencias nombradas. Existen 7 tipo de estrategias para hacer sistemas hibridios y estas se pueden resumir en 3 grandes grupos: Monolitico, Parelelo y Distribuido.
Estrategia de Hibridización
Las técnicas mencionadas en las clases anteriores funcionan correctamente pero tienen los ciertos problemas como cold start, sparcity entre otros. Por eso surge la idea de combinar dos o mas estrategias para evitar algunas de carencias nombradas. Existen 7 tipo de estrategias para hacer sistemas hibridios y estas se pueden resumir en 3 grandes grupos: Monolitico, Parelelo y Distribuido.
Estrategia de Hibridización
Diseños Generales
- Monolítico: Es un híbrido virtual. Característica/Conocimiento de distintas fuentes son combinadas. Por ejemplo: Valoraciones y datos de usuario demográficos o requisitos de usuario utilizados para medir la similitud
Características híbridas:
- Características sociales: Películas que le han gustado a un usuario
- Características del contenido: Tipo de película (género)
- Características híbridas: Al usuario le han gustado muchas películas que son comedia…
- Feature Combination
- Feature Augmentation
- Paralelizado: La salida se obtiene a partir de la combinación de distintas implementaciones:
- Weighted
- Switching
- Mixed
- Pipeline
Un recomendador pre-procesa alguna entrada para la siguiente
etapa.
Las listas de recomendación se van refinando
Las listas de recomendación se van refinando
- El primer recomendador excluye elementos
- El segundo recomendador asigna valoraciones
- Cascade
- Meta-Level