Un modelo preliminar para la recomendación de ítems basada en resúmenes textuales

摘要

Los sistemas de recomendación constituyen hoy una de las principales áreas de investigación dentro de la Inteligencia Artificial. U na de las técnicas más u sadas p or e stos s istemas es el filtrado b asado e n c ontenido, q ue b asa s us recomendaciones en los ítems consumidos por un usuario y sus características. Describir estas características de manera automática puede ser todo un desafíío. En este trabajo se propone un enfoque basado en aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural para realizar recomendaciones personalizadas usando filtrado basado en contenido. Se analizaron diferentes modelos usando redes neuronales. Se detallan experimentos preliminares en el dominio de las pelíículas con resultados muy prometedores.