Implementación y prueba de algoritmo de recomendación consciente del contexto basado en factorización de matrices

Abstract

En este trabajo se analiza, modela e implementa un algoritmo de Recomendación Consciente del Contexto basado en la técnica de Factorización de Matrices. Se comienza presentando los Sistemas de Recomendación, para continuar con la Factorización de Matrices, y posteriormente introducir el concepto de “contexto”. En base a dichos conceptos, se estudia el diseño e implementación del algoritmo de Factorización de Matrices Consciente del Contexto propuesto por Baltrunas et al. Implementación que luego es sometida a exhaustivas pruebas con distintas métricas de evaluación, para de este modo comprobar si efectivamente cumple con el propósito de entregar mejores recomendaciones que un algoritmo no consciente del contexto. Los resultados obtenidos muestran que, utilizando esta nueva implementación, es posible obtener recomendaciones hasta un 40% más precisas en algunos casos, con respecto a la factorización no consciente del contexto. Sin embargo, la obtención de tales resultados requiere de un cuidadoso ajuste del valor de algunos parámetros del algoritmo.