Evaluación de un sistema de recomendación híbrido de trabajos de titulación

• Rodrigo Vences-Nava ^[1] ; Víctor Hugo Menéndez-Domínguez ^[1] ; Salvador Medina-Peralta ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma de Yucatán

     Universidad Autónoma de Yucatán

     México

     
• Localización: Ingeniería, investigación y tecnología, ISSN 1405-7743, ISSN-e 2594-0732, Vol. 20, Nº. 3, 2019
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Evaluating a hybrid recommender system of theses
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    La tarea de evaluar un sistema de recomendación no se limita a verificar que el algoritmo de recomendación funcione correctamente, sino que debe contemplar además la validación de que cumple con los objetivos para los cuales fue diseñado. Esto último varía dependiendo del sistema de recomendación, ya que para los sistemas comerciales significaría aumentar sus ventas, pero para uno del sector educativo podría ser mejorar el aprovechamiento de los estudiantes. Este artículo se enfoca en la evaluación de un sistema de recomendación, que presenta al usuario, trabajos de titulación similares a los que ha consultado anteriormente con base en diferentes fuentes de información asociadas a los mismos (metadatos) y su interacción con el sistema y la comunidad de usuarios. Se realizaron tres tipos de estudios para evaluar la precisión del motor de búsqueda y recuperación, el uso del filtrado de palabras clave en la recomendación colaborativa y por último la utilidad, facilidad y percepción del sistema por medio de los cuestionarios Escala de Usabilidad del Sistema y el Modelo de Aceptación Tecnológica. Los análisis estadísticos comprueban la efectividad y aceptación del Sistema de Recomendación por parte de los tres grupos de usuarios participantes en los experimentos (profesores, tesistas y alumnos en general).

  • English

    The task of evaluating a recommendation system is not limited to checking that the recommendation algorithm works correctly, but must also consider the validation that it fulfills the objectives for which it was designed. The latter varies depending on the recommendation system, since commercial systems increase sales, but for one of the education sector could be improving student achievement. This article focuses on the evaluation of a recommendation system, which presents to the user, degree jobs similar to those previously consulted based on different sources of information associated with them (metadata) and their interaction with the system and the community of users. Three types of studies were performed to evaluate the search engine's accuracy and retrieval, the use of keyword filtering in the recommendation and the latest utility, ease and perception of the system through the questionnaires System Usability Scale and Technology Acceptance Model. Statistical analyzes verify the effectiveness and acceptance of the Recommendation System by the three user groups in the experiments (teachers, theses’s students and students in general).