Investigación sistemas de recomendación

Un sistema de recomendación es una herramienta que, utilizando técnicas de Machine Learning, establece un conjunto de criterios y valoraciones sobre los datos de los usuarios, con el objetivo de realizar predicciones sobre recomendaciones de elementos que puedan ser de utilidad o valor para el usuario. Estos sistemas seleccionan datos proporcionados por el usuario de forma directa o indirecta, y procede a analizar y procesar información del historial del usuario para transformar estos datos en conocimiento de recomendación. Es importante que el algoritmo utilizado sea capaz de evolucionar en el aprendizaje a medida que el sistema se usa (para ello es crítico disponer de muchas entradas de datos a las BBDD).

En cuanto a la configuración de Productos, donde Semantic Systems tiene su expertise tecnológico, se puede definir como un sistema informático embebido con Machine Learning que permite, por un lado, generar patrones en base a la experiencia de otros usuarios que realizan configuraciones parecidas y, por otro lado, es capaz de recomendar siguientes pasos a usuarios que están configurando su producto.

En resumen, los Sistemas de Recomendación, en este ámbito de actuación en concreto, permiten: