In a period of time in which the content available through the Internet
increases exponentially and is more easily accessible every day, techniques
for aiding the selection and extraction of important and personalised
information are of vital importance. Recommender Systems (RS) appear as
a tool to help the user in a decision making process by evaluating a set of
objects or alternatives and aiding the user at choosing which one/s of them
suits better his/her interests or preferences. Those preferences need to be
accurate enough to produce adequate recommendations and should be
updated if the user changes his/her likes or if they are incorrect or
incomplete. In this work an adequate model for managing user preferences
in a multi-attribute (numerical and categorical) environment is presented to
aid at providing recommendations in those kinds of contexts. The
evaluation process of the recommender system designed is supported by a
new aggregation operator (Unbalanced LOWA) that enables the
combination of the information that defines an alternative into a single
value, which then is used to rank the whole set of alternatives. After the
recommendation has been made, learning processes have been designed to
evaluate the user interaction with the system to find out, in a dynamic and
unsupervised way, if the user profile in which the recommendation process
relies on needs to be updated with new preferences. The work detailed in
this document also includes extensive evaluation and testing of all the
elements that take part in the recommendation and learning processes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_URV/oai:www.tdx.cat:10803/123905 |
| Date | 09 July 2013 |
| Creators | Marín Isern, Lucas |
| Contributors | Isern Alarcón, David, Moreno Ribas, Antonio, Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques |
| Publisher | Universitat Rovira i Virgili |
| Source Sets | Universitat Rovira i Virgili |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | 140 p., application/pdf |
| Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
Page generated in 0.0015 seconds