Obteniendo valoraciones de ítems desde opiniones de usuarios para resolver el problema de ?Cold Start? en sistemas recomendadores

SILVANA ACIAR; GABRIELA ACIAR; NESTOR DUQUE

Rosario

Simposio; Simposio Argentino de Inteligencia Artificial 2015; 2015

Un problema bien conocido de los sistemas recomendadores es el problema denominado ?Cold Start?, que es causado por la falta de información de usuarios o productos/servicios. Un sistema de recomendación sólo puede producir buenas recomendaciones después de haber acumulado suficientes datos. El problema se vuelve aún más difícil cuando el sistema de recomendación trata de hacer frente a nuevos productos o los productos no han sido valorados por los consumidores. En este trabajo se aborda este problema obteniendo valoraciones de los productos/servicios desde los comentarios escritos por usuarios en foros. Un caso de estudio de recomendación de objetos de aprendizajes es presentado.