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El filtrado basado en contenido es un tipo de sistema de recomendación que intenta adivinar lo que un usuario puede ser en función de la actividad de ese usuario. El filtrado basado en contenido hace recomendaciones mediante el uso de palabras clave y atributos asignados a objetos en una base de datos (E.gramo., artículos en un mercado en línea) y coincidirlos con un perfil de usuario.
- Por qué usar el filtrado basado en el contenido?
- ¿Qué algoritmo se utiliza en el filtrado basado en contenido??
- ¿Qué es un sistema de recomendación basado en el contenido??
- ¿Qué es el procesamiento basado en el contenido??
Por qué usar el filtrado basado en el contenido?
El modelo no necesita ningún dato sobre otros usuarios, ya que las recomendaciones son específicas para este usuario. Esto hace que sea más fácil escalar a una gran cantidad de usuarios. El modelo puede capturar los intereses específicos de un usuario y puede recomendar elementos de nicho que muy pocos usuarios están interesados.
¿Qué algoritmo se utiliza en el filtrado basado en contenido??
El filtrado basado en contenido en los sistemas de recomendación aprovecha los algoritmos de aprendizaje automático para predecir y recomendar elementos nuevos pero similares al usuario.
¿Qué es un sistema de recomendación basado en el contenido??
Sistema de recomendación basado en contenido
Aquí, el sistema utiliza sus características y me gusta para recomendarle cosas que le gusten. Utiliza la información proporcionada por usted a través de Internet y las que pueden recopilar y luego seleccionan recomendaciones de acuerdo con eso.
¿Qué es el procesamiento basado en el contenido??
El enfoque basado en el contenido requiere una buena cantidad de información sobre las características de los elementos, en lugar de utilizar las interacciones y los comentarios del usuario. Pueden ser atributos de películas como género, año, director, actor, etc. o contenido textual de artículos que se pueden extraer aplicando el procesamiento del lenguaje natural.
