Algoritmos y aplicaciones para la búsqueda académica, la recomendación y la minería cuantitativa de reglas de asociación

Título original:

Algorithms and Applications for Academic Search, Recommendation and Quantitative Association Rule Mining

Contenido del libro:

Algorithms and Applications for Academic Search, Recommendation and Quantitative Association Rule Mining presenta algoritmos novedosos para la búsqueda académica, la recomendación y la minería de reglas de asociación que han sido desarrollados y optimizados para diferentes sistemas de uso tanto comercial como académico. Junto con el diseño y la implementación de algoritmos, una parte importante del trabajo presentado en el libro implica el desarrollo de nuevos sistemas tanto para uso comercial como académico.

En la primera parte del libro, el autor presenta un novedoso esquema heurístico jerárquico para volver a clasificar publicaciones académicas recuperadas de bibliotecas digitales estándar. El esquema se basa en la combinación jerárquica de una implementación personalizada de la heurística de frecuencia de términos, una puntuación de citas depreciada en el tiempo y una puntuación calculada mediante teoría de grafos que relaciona entre sí los términos del índice del artículo. Con el fin de evaluar el rendimiento de los algoritmos introducidos, se ha diseñado y desarrollado un metabuscador que envía consultas de usuario a repositorios digitales estándar de publicaciones académicas y vuelve a clasificar los resultados top-n utilizando el esquema heurístico jerárquico introducido.

En la segunda parte del libro se describe el diseño de novedosos algoritmos de recomendación con aplicación en distintos tipos de sistemas de comercio electrónico.

Los algoritmos recién introducidos forman parte de un sistema de recomendación de películas desarrollado, el primero de este tipo desplegado comercialmente en Grecia por un importante proveedor de servicios Triple Play. La versión inicial del sistema utiliza un novedoso recomendador híbrido (basado en el usuario, el elemento y el contenido) y ofrece recomendaciones diarias a todos los abonados activos del proveedor (actualmente más de 30.000).

Los recomendadores que presentamos son híbridos por naturaleza, ya que utilizan una configuración de conjunto de diferentes recomendadores basados en contenidos, usuarios e ítems con el fin de ofrecer resultados de recomendación más precisos. La última parte del libro presenta el diseño de un algoritmo de minería de reglas de asociación cuantitativas. Las reglas de asociación cuantitativas se refieren a un tipo especial de reglas de asociación en las que el antecedente implica el consecuente y que consisten en un conjunto de atributos numéricos o cuantitativos.

El algoritmo de minería introducido procesa un número específico de historiales de usuarios con el fin de generar un conjunto de reglas de asociación con un soporte y un valor de confianza mínimos. Las reglas generadas muestran las fuertes relaciones que existen entre el consecuente y el antecedente de cada regla, que representan diferentes artículos que se han consumido a niveles de precio específicos. Este libro de investigación será de interés para investigadores, estudiantes de posgrado, profesionales, ingenieros y programadores informáticos.