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TIN2014-55006-R

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PERSONALIZACION SOCIAL EN SISTEMAS DE RECOMENDACION

LOS SISTEMAS RECOMENDADORES (SR) JUEGAN UN PAPEL FUNDAMENTAL PARA MITIGAR EL PROBLEMA DE LA SOBRECARGA DE INFORMACION Y OFRECEN TECNICAS PARA SUGERIR PRODUCTOS POTENCIALMENTE INTERESANTES A LOS USUARIOS, RECIENTEMENTE HA SURGIDO U... ver más

01/01/2014

UCM

81K€

Presupuesto del proyecto: 81K€

Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3277

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2014-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3277

Presupuesto del proyecto 81K€

Descripción del proyecto LOS SISTEMAS RECOMENDADORES (SR) JUEGAN UN PAPEL FUNDAMENTAL PARA MITIGAR EL PROBLEMA DE LA SOBRECARGA DE INFORMACION Y OFRECEN TECNICAS PARA SUGERIR PRODUCTOS POTENCIALMENTE INTERESANTES A LOS USUARIOS, RECIENTEMENTE HA SURGIDO UNA LINEA DE INVESTIGACION EN RECOMENDACION SOCIAL CON EL OBJETIVO DE PERSONALIZAR LAS RECOMENDACIONES A TRAVES DE LA EXPLOTACION DE LA INFORMACION QUE A DIARIO PUBLICAMOS EN LAS REDES SOCIALES,ESTE PROYECTO PLANTEA COMO OBJETIVO GENERAL LA INVESTIGACION EN EL USO DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA ADQUIRIR, ANALIZAR, FORMALIZAR Y UTILIZAR CONOCIMIENTO SOCIAL PARA DEFINIR TECNICAS DE RECOMENDACION PERSONALIZADAS PARA INDIVIDUOS Y GRUPOS DE USUARIOS CONECTADOS A TRAVES DE REDES SOCIALES, SE INVESTIGARA EN TECNICAS DE RECOMENDACION AVANZADAS QUE SE PUEDAN APLICAR EN DOMINIOS MULTIDISCIPLINARES Y QUE PERMITAN PERSONALIZAR LA OFERTA DE MANERA DINAMICA POR MEDIO DE LAS TECNOLOGIAS MOVILES, EXPLOTANDO LAS POSIBILIDADES DE USO DEL CONOCIMIENTO SOCIAL PARA INCREMENTAR LA PRECISION DE LOS PROCESOS DE RECOMENDACION, ESPECIFICAMENTE SE APLICARAN TECNICAS AVANZADAS DE RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS, PLANIFICACION, METRICAS DE SIMILITUD, ANALISIS DE REDES SOCIALES, MINERIA DE DATOS Y ANALISIS DE EMOCIONES PARA EXPLOTAR LA INFORMACION SOCIAL DE LOS USUARIOS E INTEGRARLA DINAMICAMENTE EN LOS PROCESOS DE RECOMENDACION,SE PROPONE UN AVANCE EN LAS TECNICAS EXISTENTES DE RECOMENDACION QUE INCORPOREN CONOCIMIENTO SOCIAL DE LOS USUARIOS MEDIANTE EL ANALISIS DE SU INTERACCION EN LOS DISTINTOS TIPOS DE REDES SOCIALES: DESDE CIRCULOS SOCIALES INTIMOS (COMO WHATSAPP, GOOGLE+ CIRCLES, INSTAGRAM) A REDES DE DIFUSION SOCIAL TALES COMO FACEBOOK O TWITTER, SIN DEJAR DE LADO LAS COMUNIDADES SOCIALES DE OPINION (COMO TRIPADVISOR), FOROS Y BLOGS, GRACIAS A LAS CAPACIDADES DE LOS DISPOSITIVOS MOVILES, SE PROPONE COMPLETAR EL CONOCIMIENTO SOCIAL ADQUIRIDO CON OTROS TIPOS DE CONOCIMIENTO CONTEXTUAL QUE PERMITAN INTEGRAR LA EXPERIENCIA ONLINE CON EL MUNDO REAL (CIUDADES, HOTELES, MONUMENTOS, CINES, TIENDAS FISICAS), ESTAS TECNICAS AUMENTARAN EL RENDIMIENTO DE LAS TECNICAS DE RECOMENDACION ACTUALES TANTO PARA INDIVIDUOS COMO PARA GRUPOS, Y POR LO TANTO, EL BENEFICIO ECONOMICO DE AQUELLAS EMPRESAS QUE LAS UTILICEN,COMO RESULTADO FINAL DEL PROYECTO SE OFRECERAN ESTAS TECNICAS AVANZADAS A TRAVES DE UNA PLATAFORMA TECNOLOGICA DE GENERACION Y DESPLIEGUE DE SISTEMAS RECOMENDADORES QUE PONGA A DISPOSICION DE LA SOCIEDAD SOLUCIONES SENCILLAS, EFICIENTES Y ECONOMICAS QUE LAS EMPRESAS PUEDAN INCORPORAR A SUS PROCESOS DE NEGOCIO, ESTA PLATAFORMA TECNOLOGICA DA SOPORTE A UNA METODOLOGIA AGIL DE DESARROLLO DE SR BASADA EN EL PROTOTIPADO RAPIDO Y EVALUACION COMPUTACIONAL DE LOS SISTEMAS DE RECOMENDACION, QUE DESEMBOCA EN EL DESPLIEGUE DE LOS SISTEMAS COMO SERVICIOS WEB PARA FACILITAR DISTINTOS TIPOS DE INTERFACES PARA LOS CLIENTES,PARA OBTENER EL RETORNO SOCIAL DE ESTA INVESTIGACION QUE CONFIRME EL IMPACTO POSITIVO ESPERADO Y ENRIQUEZCA EL TRABAJO REALIZADO SE ABORDARA EL DESARROLLO DE ESTE TIPO DE SISTEMAS EN VARIOS DOMINIOS DE EXPERIMENTACION CON USUARIOS REALES PARA DEMOSTRAR EL CARACTER MULTIDISCIPLINAR Y LA REUSABILIDAD DE LAS TECNICAS DE RECOMENDACION SOCIALES PROPUESTAS, PROPONEMOS EXPERIMENTACION EN DOMINIOS DE APLICACION RELACIONADOS CON LA RECOMENDACION DE PRODUCTOS EN SISTEMAS DE COMERCIO ELECTRONICO, TURISMO Y OCIO Y RECOMENDACION DE CONTENIDOS EN ENTORNOS COLABORATIVOS DE ENSEÑANZA, ECOMENDADORES SOCIALES\PERSONALIZACIÓN\REDES SOCIALES\ANÁLISIS DE DATOS

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