Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Filtrado Colaborativo
Métodos basados en similitudes entre usuarios o ítems para generar recomendaciones
Filtrado Basado en el Contenido
Sistemas que recomiendan ítems similares a los que el usuario ha apreciado en el pasado
Factorización de Matrices
Técnicas algebraicas que descomponen la matriz usuario-item para descubrir factores latentes
Sistemas Híbridos
Enfoques que combinan múltiples métodos de recomendación para mejorar el rendimiento
Aprendizaje Profundo para Recomendaciones
Uso de redes neuronales profundas para capturar relaciones complejas en los datos
Recomendación Secuencial
Modelos que consideran el orden temporal de las interacciones para predecir los próximos intereses
Bandidos Contextuales
Algoritmos de aprendizaje por refuerzo optimizando las recomendaciones en tiempo real
Recomendación Basada en Grafos
Uso de estructuras de grafos para modelar las relaciones entre usuarios e ítems
Sistemas de Recomendación Explicables
Enfoques que proporcionan justificaciones comprensibles para cada recomendación generada
Evaluación de Sistemas de Recomendación
Métricas y metodologías para medir la eficacia y la pertinencia de las recomendaciones
Recomendación Multi-criterio
Sistemas que consideran múltiples dimensiones de preferencia de usuario para recomendaciones personalizadas
Recomendación en Tiempo Real
Infraestructura y algoritmos adaptados para generar recomendaciones instantáneas