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MODELOS DE LENGUAJE PROBABILISTICOS PARA RANKINGS PERSONALIZADOS EN SISTEMAS DE...

MODELOS DE LENGUAJE PROBABILISTICOS PARA RANKINGS PERSONALIZADOS EN SISTEMAS DE ACCESO A LA INFORMACION CONTEXTOLOS SISTEMAS DE RECOMENDACION (SR) TIENEN COMO OBJETIVO, DADO UN CONJUNTO DE USUARIOS, UN CONJUNTO DE ITEMS Y UN CONJUNTO DE VALORACIONES DE USUARIOS A ITEMS, GENERAR RECOMENDACIONES PERSONALIZADAS DE ITEMS A USUARIOS, TRA... ver más

01/01/2015

UDC

60K€

Presupuesto del proyecto: 60K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE A CORUÑA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 88

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2015-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Participantes

UDC

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE A CORUÑA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 88

Presupuesto del proyecto 60K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto CONTEXTOLOS SISTEMAS DE RECOMENDACION (SR) TIENEN COMO OBJETIVO, DADO UN CONJUNTO DE USUARIOS, UN CONJUNTO DE ITEMS Y UN CONJUNTO DE VALORACIONES DE USUARIOS A ITEMS, GENERAR RECOMENDACIONES PERSONALIZADAS DE ITEMS A USUARIOS, TRADICIONALMENTE, LOS SR PUEDEN EXPLOTAR TANTO LA INFORMACION DE INTERACCION PASADA DE USUARIOS Y PRODUCTOS COMO LA INFORMACION DE CONTENIDO DE LOS MISMOS PARA GENERAR NUEVAS SUGERENCIAS PARA LOS USUARIOS, ESTOS SISTEMAS SE HAN DEMOSTRADO CLAVES A LA HORA DE FACILITAR EL ACCESO A INFORMACION, PRODUCTOS Y SERVICIOS, EN CONCRETO, SE ESTIMA QUE UN PORCENTAJE IMPORTANTE DE LAS TRANSACCIONES DE COMERCIO ELECTRONICO COMIENZAN EN UNA RECOMENDACION: POR EJEMPLO, AMAZON AUMENTO UN 29% SUS VENTAS DESPUES DE INTEGRAR EL MOTOR DE RECOMENDACION, RETOLA ESTRATEGIA ESPAÑOLA DE CIENCIA Y TECNOLOGIA Y DE INNOVACION 2013-2020 ESTABLECE LA NECESIDAD DE DOTAR A LAS EMPRESAS ESPAÑOLAS DE MODELOS DE INNOVACION PARA AUMENTAR LA EFICIENCIA Y LA COMPETITIVIDAD DE SUS PROCESOS DE COMERCIALIZACION DE NUEVOS PRODUCTOS Y SERVICIOS, DADA LA MIGRACION DE NUESTRA ECONOMIA EN EL CONTEXTO DE LA SOCIEDAD DIGITAL, DICHOS MODELOS DEBEN PASAR OBLIGATORIAMENTE POR SOLUCIONES TECNOLOGICAS INNOVADORAS QUE TRANSFORMARAN LA FORMA DE HACER NEGOCIOS Y LOS CANALES DE VENTA O LOS MECANISMOS DE RELACION CON EL CONSUMIDOR, DADOS ESTOS OBJETIVOS Y RETOS, LOS SR DE PRODUCTOS Y SERVICIOS JUEGAN UN PAPEL PROTAGONISTA, QUEREMOS PUES EN ESTE PROYECTO AVANZAR EN EL ESTADO DEL ARTE, PROPONIENDO NUEVOS MODELOS DE RECOMENDACION QUE, CON UNA SOLIDA BASE FORMAL PROBABILISTICA, AYUDEN A AUMENTAR Y MEJORAR LAS VENTAS DE PRODUCTOS Y LA SATISFACCION DE LOS COMPRADORES, ESTOS MODELOS Y SU TRASLACION A DOMINIOS Y CASOS DE USO REAL DEL TEJIDO EMPRESARIAL CONTRIBUIRAN, GRACIAS A LA CALIDAD DE SUS RECOMENDACIONES, AL DESARROLLO DE LA ECONOMIA DIGITAL,OBJETIVOUN AREA DE INVESTIGACION EN AUGE ES LA TRASLACION DE APROXIMACIONES CLASICAS DE RECUPERACION DE INFORMACION AL PROBLEMA DE RECOMENDACION, EN PARTICULAR, EN ESTE PROYECTO PROPONEMOS LA INVESTIGACION EN MODELOS DE LENGUAJE PROBABILISTICOS PARA EL PROBLEMA DE RECOMENDACION DE ITEMS, RECIENTEMENTE, HEMOS PLANTEADO LAS PRIMERAS FORMALIZACIONES CONSIGUIENDO MODELOS DE ALTA EFICACIA, DADA LA EXPERIENCIA POSITIVA PREVIA, QUEREMOS EXTENDER LA CAPACIDAD DE PREDICCION DE ESTOS MODELOS MAS ALLA DEL FILTRADO COLABORATIVO TENIENDO EN CUENTA NUEVAS ESTIMACIONES Y MODELOS QUE INCLUYAN E INTEGREN LA INFORMACION DE CONTENIDO DE DIVERSA NATURALEZA Y CAPTURANDO INFORMACION CONTEXTUAL Y TEMPORAL, ADEMAS, PROPONEMOS LA INTEGRACION DE TECNICAS DE OPTIMIZACION BAYESIANA PARA TENER MODELOS QUE NO SOLO GENEREN SUGERENCIAS DE PRODUCTOS PERSONALIZADAS, SINO QUE TAMBIEN LAS GENEREN DE MANERA PERSONALIZADA, ADAPTANDO LOS PROPIOS MODELOS DE RECOMENDACION A LAS PARTICULARIDADES DE LOS USUARIOS, TODOS ESTOS OBJETIVOS ESTAN CONSTREÑIDOS POR UN OBJETIVO BASICO COMUN QUE ES TRANSVERSAL: LA EFICIENCIA, ESCALABILIDAD Y ROBUSTEZ DE DICHOS METODOS DE CARA A SU TRASLACION A APLICACIONES REALES EN EL TEJIDO PRODUCTIVO, EQUIPOPRESENTAMOS UN EQUIPO EXPERTO EN LA TEMATICA DEL PROYECTO, CON 7 INVESTIGADORES DOCTORES DE LA UNIVERSIDAD Y DE LA INDUSTRIA QUE, DADA SU EXPERIENCIA Y CARACTER INTERDISCIPLINAR, SE COMPLEMENTAN, EL EQUIPO, ADEMAS DE LA INVESTIGACION BASICA EN MODELOS Y ALGORITMOS, TRABAJARA EN CASOS REALES PLANTEADOS POR LAS 4 EMPRESAS (HP, R, ABANCA Y LINKNOVATE) QUE HAN MOSTRADO INTERES EN LA APLICACION DE LOS RESULTADOS DE ESTE PROYECTO, RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN\SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN\MODELOS DE LENGUAJE PROBABILÍSTICOS

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