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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorLeón Guzmán, Elizabeth
dc.contributor.authorDussán Sarria, Miguel Darío
dc.date.accessioned2019-06-25T00:01:52Z
dc.date.available2019-06-25T00:01:52Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/11530
dc.description.abstractEn este trabajo se presenta un modelo de un sistema de recomendación híbrido web basado en minería de contenido y de uso, para mejorar la experiencia de navegación del usuario; se utiliza como fuente la información anonimizada de los log de navegación obtenidos de la comunidad de la Universidad Nacional de Colombia. El sistema, basado en la agrupación de documentos y sesiones web, y la extracción de reglas de asociación de sesiones web, consta de dos etapas: la etapa fuera de línea, que extrae y procesa los documentos y las sesiones web del registro de navegación para generar los patrones de agrupamiento y reglas de asociación necesarios para sus componentes, el recomendador de contenido y el de uso web; y la etapa en línea, que utiliza los recomendadores construidos en la fase anterior para generar recomendaciones para el usuario. Se utiliza la representación de documentos y sesiones web en un espacio vectorial t f - idf, que son agrupados utilizando el algoritmo Bisecting K-Means; para los grupos de sesiones se generan reglas de asociación usando el algoritmo Apriori. La validación del modelo se hizo de forma supervisada, seleccionando un grupo de sesiones web como consulta al sistema, y realizando una encuesta a un grupo de usuarios sobre las recomendaciones generadas. / Abstract. This work presents a model of an hybrid web recommendation system based on content and usage mining, in order to improve the user navigation experience; as information source, the anonymized navigation log from the academic community of Universidad Nacional de Colombia is employed. The system, based on document and web session clustering, and association rules extraction from web sessions, is composed of two stages: in the offline stage, the documents and web sessions are extracted from the navigation log and processed; and the online stage, that uses the identified patterns in the last stage to generate recommendations to the user. In order to validate the proposed model, a supervised approach is adopted, selecting web sessions as the input to the system, and executing a survey to a group of users about the generated recommendations
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
dc.relation.ispartofDepartamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc0 Generalidades / Computer science, information and general works
dc.titleSistema de recomendación web basado en la actividad de los usuarios de la Universidad Nacional de Colombia
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/8964/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesDussán Sarria, Miguel Darío (2012) Sistema de recomendación web basado en la actividad de los usuarios de la Universidad Nacional de Colombia / Web recommender system based on the user activity of the Universidad Nacional de Colombia. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalMinería web
dc.subject.proposalSistemas de recomendación
dc.subject.proposalMétodos de agrupamiento
dc.subject.proposalMineríía de texto / Web mining
dc.subject.proposalRecommender systems
dc.subject.proposalClustering methods
dc.subject.proposalText mining
dc.title.translatedWeb recommender system based on the user activity of the Universidad Nacional de Colombia
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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