Recomendación de locus para técnicas de factorización matricialprobabilístico - Behl, Rachna; Kashyap, Indu (Ingeniería Solidaria, 2021)
Introducción: El presente artículo es el resultado de la investigación “Recomendación de locus utilizandotécnicas de factorización de matrices probabilísticas” llevada a cabo en el Instituto Internacional deInvestigación y Estudios Manav Rachna, India, en el año 2019-20. Metodología: La factorización matricial es una técnica colaborativa basada en modelos para recomendarnuevos elementos a los usuarios. Resultados: Los resultados experimentales en dos LBSN del mundo real mostraron que PFM superaconsistentemente a PMF. Esto se debe a que la técnica se basa en la distribución gamma para modelar lamatriz de usuario y artículo. El uso de la distribución gamma es razonable para las frecuencias de registro que son todas positivas en conjuntos de datos reales. Sin embargo, PMF se basa en una distribución gaussiana que también puede permitir valores de frecuencia negativos. Conclusión: El motivo del trabajo es identificar la mejor técnica para recomendar ubicaciones con la mayorprecisión y permitir a los usuarios elegir entre una gran cantidad de ubicaciones disponibles; la mejor einteresante ubicación según el perfil de la persona. Originalidad: se ha realizado un análisis riguroso de las técnicas de factorización de matrices probabilísticasen LBSN populares y se ha identificado la mejor técnica para la recomendación de ubicación comparando laprecisión, a saber, RMSE, Precision @ N, Recall @ N, F1 @ N de diferentes modelos. Limitaciones: la información contextual del usuario, como las preferencias demográficas, sociales y geográficas, no se ha tenido en cuenta al evaluar la eficacia de las técnicas de factorización matricial probabilística para las recomendaciones de puntos de interés.
Keywords: filtrado colaborativo; filtrado de información; LBSN; factorización matricial; PDI