Sistema de Recomendación de Películas Usando el dataset de Netflix

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Algoritmos de Filtrado Colaborativo Sistema de Recomendación de Películas Algoritmos de Filtrado Colaborativo Informe de Materia de Graduación ¿Cuál es el objetivo de un algoritmo de filtrado colaborativo? Formas básicas de algoritmos de filtrado colaborativo. Filtrado colaborativo basado en usuarios Filtrado colaborativo basado en ítems Coeficiente de Correlación de Pearson. Coseno. Coseno Ajustado.

Sistema de Recomendación de Películas Modelo MapReduce Informe de Materia de Graduación M/R #1: Cuenta el número de puntuaciones para cada ítem. 6 M/R #4: Para cada item, identifica los 6 items más similares (U, (I,R)) [(I1, 1), (I2, 1), …] (I, [1, 1, …]) [(I, C)]

Análisis de Resultados Sistema de Recomendación de Películas Análisis de Resultados Informe de Materia de Graduación Se utilizó la película Ghost para probar la exactitud de los resultados de la Matriz de Similitudes. Película 1 Película 2 Similitud Ghost Pretty Woman 0.3458 Sister Act 0.3364 Dirty Dancing 0.3226 Titanic 0.283 What Women Want 0.2751 Mrs. Doubtfire 0.2637 Película Puntuación real Puntuación estimada Pretty Woman 5 4,08250 Sister Act 3 3,56380 Dirty Dancing 4,14410 Titanic 4,07080 What Women Want 3,48420 Mrs. Doubtfire 4 Tabla I. Ghost y sus 6 películas más similares. Tabla II. Puntuaciones Reales vs. Estimadas.

Sistema de Recomendación de Películas Conclusiones Informe de Materia de Graduación El paradigma MapReduce es apropiado para dar solución a los problemas que los sistemas de recomendación presentan. Para obtener recomendaciones más exactas, podría utilizarse características como categoría, actores, etc., además de las puntuaciones de las películas. Al evaluar los resultados del algoritmo de Filtrado Colaborativo mediante el Error Medio Absoluto, se demostró que las predicciones calculadas son bastante cercanas a las reales.

Sistema de Recomendación de Películas Recomendaciones Informe de Materia de Graduación Se recomienda emplear técnicas de reducción de dispersión en el proceso de generar recomendaciones. Para pre-calcular la matriz de similitudes entre ítems, es recomendable el uso de un computador con buena capacidad de procesamiento y memoria. Para generar predicciones más exactas, incluir en el análisis datos sobre las preferencias de los usuarios e información sobre las películas.

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