Resumen
Los sistemas de recomendación tienen por objeto ayudar al usuario a seleccionar, de entre una variedad de posibles opciones, los elementos más adecuados, basándose en sus preferencias anteriores, o a través de los gustos y preferencias de usuarios similares. Desde la aparición de las primeras técnicas de filtrado colaborativo para afrontar el problema de sobrecarga de información, estas técnicas se han extendido a multitud de dominios, llegando a ocupar un papel prominente en las plataformas de comercio electrónico. Se han desarrollado diversidad de algoritmos para mejorar su precisión y rendimiento, y adoptado numerosos enfoques para solucionar los problemas asociados a estas técnicas. El objetivo de este trabajo es realizar un repaso por la literatura existente , al objeto de resaltar aquellos conceptos e ideas que pueden ayudarnos a comprender la base y funcionamiento de estos sistemas.
Abstract
Recommendation Systems are intended to help users select from among a variety of options, the most appropriate items, based on their past preferences, or through the tastes and preferences of similar users. Since the appearance of the first collaborative filtering techniques to tackle the problem of information overload, these techniques have spread to many domains, taking a prominent role in e-commerce platforms. Great deal of algorithms have been developed to improve accuracy and performance, and many approaches have been adopted to solve the problems associated to these techniques. The aim of this paper is to review the literature in order to highlight those concepts and ideas than can help us to understand the basis and operation of these systems.