De la clase anterior nos quedamos con dos problemas asociados al filtrado colaborativo basado en usuarios, por un lado qué hacemos cuando los usuarios tienen pocos items consumidos y cuando existen items que nadie a consumido.
El nuevo enfoque que vimos en esta clase, es obtener los patrones de similitud no de los usuarios que consumieron los items sino de los items en si mismos. Esto quiere decir que la asociatividad se hace luego de representar el contenido de los items en un lenguaje de máquina (vectores, matrices, etc).
Gracias a este enfoque se logran recomendaciones más consistentes dado que la similitud se hace en base en las características de los items, sin embargo, al mismo tiempo esto se aleja del comportamiento de consumo real, ya que uno busca la diversidad de contenidos llegado a cierto punto de consumo.
Una de las representaciones típicas para items que contengan documentos es BoW (Bag of Words). Esta representación transforma los documentos en una matriz de palabras por documento estableciéndose la cantidad de veces que aparece cada palabra en cada documento.
Luego para realizar una representación efectiva, es necesario establecer una normalización de la frecuencia regulando e identificando que palabras son más relevantes que no siempre es igual a que este más veces.
Finalmente, luego de la representación es necesario generar el modelo que nos permita mediante alguna función de optimización encontrar los contenidos similares. (Distancia del coseno)
El nuevo enfoque que vimos en esta clase, es obtener los patrones de similitud no de los usuarios que consumieron los items sino de los items en si mismos. Esto quiere decir que la asociatividad se hace luego de representar el contenido de los items en un lenguaje de máquina (vectores, matrices, etc).
Gracias a este enfoque se logran recomendaciones más consistentes dado que la similitud se hace en base en las características de los items, sin embargo, al mismo tiempo esto se aleja del comportamiento de consumo real, ya que uno busca la diversidad de contenidos llegado a cierto punto de consumo.
Una de las representaciones típicas para items que contengan documentos es BoW (Bag of Words). Esta representación transforma los documentos en una matriz de palabras por documento estableciéndose la cantidad de veces que aparece cada palabra en cada documento.
Luego para realizar una representación efectiva, es necesario establecer una normalización de la frecuencia regulando e identificando que palabras son más relevantes que no siempre es igual a que este más veces.
Finalmente, luego de la representación es necesario generar el modelo que nos permita mediante alguna función de optimización encontrar los contenidos similares. (Distancia del coseno)
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