geração (semi)automática de metadados - Universidad Autónoma ...

EXTRACCIÓN DE PERFILES BASADA EN
AGRUPAMIENTO GENETICO PARA RECOMENDACIÓN
DE CONTENIDO
Sandra Patricia Tocarruncho Tocarruncho
Ingeniería de Sistemas y Computación – Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
tt_sandra@yahoo.com
Fredy Andrés Aponte Novoa
Ingeniería de Sistemas y Computación – Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
fredy_aponte@yahoo.com
Arturo Tocarruncho Tocarruncho
Licenciatura en Informática Educativa- Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
atocarruncho@tunja.uptc.edu.co
RESUMEN
Los sistemas de recomendación son estrategias de personalización utilizadas para sugerir productos y/o contenido a los
visitantes de sitios Web a partir de sus preferencias. El comportamiento de navegación que presentan los usuarios es un
indicador de estos gustos y es la base para extraer patrones de uso frecuente, también llamados perfiles de usuario. En
este documento se explica el proceso de generación de perfiles de usuario aplicando dos técnicas de agrupamiento: k-
Means y Agrupamiento Genético. Los resultados obtenidos muestran un mejor desempeño del agrupamiento genético
frente a k-Means, evaluados por medio de las métricas Recall y Precision.
PALABRAS CLAVE
Agrupamiento, Perfil de usuario, Sistema de recomendación
1. INTRODUCCIÓN
Conferência IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2007
La evolución e importancia que ha tomado Internet como medio de información y comunicación global, ha
originado un interés general por personalizar el entorno Web, es decir, ofrecer sitios adaptativos en los cuales
los usuarios reciben servicios e información de acuerdo con sus preferencias. Bajo este mismo principio y
enmarcados en el área de la minería del uso web, surgen los sistemas de recomendación que se basan en la
información particular de cada individuo para construir patrones de comportamiento de navegación que
conlleven a sugerencias de contenido, productos, servicios, que sean de interés para los usuarios. Para esto,
ha sido necesaria la construcción de los perfiles de usuario con base en el comportamiento de navegación que
presentan los mismos cuando visitan el sitio web. El objetivo es fragmentar los datos e identificar grupos
homogéneos de sesiones, de tal forma que se pueda asociar un usuario particular a uno de los perfiles creados
y ofrecer una recomendación apropiada. Algunos autores han aplicado varias técnicas para generar perfiles
de usuarios, como en [Nas99] que utilizan el algoritmo de aglomeración competitiva, en [Sar00] usan el
método del vecindario agregado, en [Sha05] utilizan clustering sustractivo difuso relacional y en [Lab03] los
perfiles son generados aplicando el algoritmo AntClust. En este documento utilizamos dos técnicas para
realizar el agrupamiento: k-Means y Agrupamiento Genético para datos con formas no esféricas.
El documento está organizado como sigue: en la sección 2 se explican las tareas ejecutadas para realizar
el preprocesamiento de los datos; la sección 3 describe las técnicas k-Means y Agrupamiento Genético
aplicadas sobre las sesiones de usuario para generar los perfiles; la sección 4 muestra el algoritmo
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