Resumen de Mapas gráficos para la visualización de relaciones en sistemas de recomendación
La presente tesis doctoral tiene como objetivo el diseñar un modelo de inferencia visual y sencillo que permita a los usuarios no registrados en un sistema de recomendación inferir por ellos mismos las recomendaciones a partir de sus gustos. Este modelo estará basado en la representación de las relaciones de similaridad entre los ítems. Estas representaciones visuales (que llamaremos mapas gráficos), nos muestran en que lugar se encuentran los ítems más representativos y que ítems son votados de una manera más parecida en función de los votos emitidos por los usuarios del sistema de recomendación. Los mapas gráficos obtenidos, toman la forma de los árboles filogenéticos (que son árboles que muestran las relaciones evolutivas entre varias especies), que muestran la similitud numérica entre cada par de ítems que se consideran similares. Como caso de estudio se muestran en este trabajo los resultados obtenidos utilizando la base de datos de MovieLens 1M, que contiene 3900 películas (ítems). ABSTRACT The present PhD thesis has the objective of designing a visual and simple inference model that allow users, who are not registered in a recommendation system, to infer by themselves the recommendations from their tastes. This model will be based on the representation of relations of similarity between items. These visual representations (called graphical maps) show us where the most representative items are, and items are voted in a similar way based on the votes cast by users of the recommendation system. The obtained graphs maps take form of phylogenetic trees (which are trees that show the evolutionary relationships among various species), that give you an idea about the numeric similarity between each pair of items that are considered similar. As a case study we provide the results obtained using the public database Movielens 1M, which contains 3900 movies.
