Browsing by Author "Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel (Profesor Guía)"
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Thesis Sistemas de recomendación basados en métodos de filtrado colaborativo(2015-11) Torres Rudloff, Nicolás Ignacio; Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel (Profesor Guía); Ñanculef, Ricardo (Profesor Correferente); Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de InformáticaLos Sistemas de Recomendación ayudan a la gente a tomar decisiones frente a grandes volúmenes de información. Una de las técnicas más populares es el Filtrado Colaborativo, el cual utiliza a usuarios con gustos similares para hacer recomendaciones. Se divide en dos categorías principales: algoritmos basados en memoria y basados en modelos. En este documento, se estudian, los métodos más representativos de cada categoría en el Estado del Arte. Luego, se presenta un estudio exhaustivo, a través de experimentos en tareas de predicción de ratings y recomendación de ítems, sobre diversos contextos. Finalmente, se obtienen conclusiones relevantes que pueden servir como base para entender y guiar investigaciones en esta área.Thesis Topic Models Ensembles(2022-01) Ormeño Arriagada, Pablo Iván; Mendoza Rocha, Marcelo Gabriel (Profesor Guía); Torres López, Claudio Esteban (Profesor Correferente); Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de InformáticaLa recuperación de información Adhoc es una tarea desafiante que consiste en hacer ranking de documentos para consultas provenientes desde un enfoque de bolsa de palabras. Los métodos clásicos basados en consultas y documentos de vectores de texto, usan funciones de ponderación de términos para hacer ránking de documentos. Algunos de las limitaciones de estos métodos son que no pueden lidiar con conceptos polisémicos. Además, introducen falsas ortogonalidades entre palabras semánticamente relacionadas. Para superarlas, los enfoques de recuperación de información basados en modelos de temas se pueden explorar. Específicamente, los modelos de temas basados en Latent Dirichlet Allocation (LDA) permiten construir representaciones de documentos de texto en el espacio latente de temas, que modela de mejor manera la polisemia y evitan la generación de representaciones ortogonales entre términos relacionados. Es por esto que se pueden expandir las estrategias de Recuperación basadas en LDA usando estrategias de Aprendizaje de Ensamblado. En este sentido, la selección de modelos obedece a estos paradigmas, por lo que probamos dos enfoques usados exitosamente en el aprendizaje supervisado. Se estudian las técnicas Boosting y Bagging para modelos de temas, usando cada modelo como un experto débil de recuperación. Finalmente, se mezclan las listas de ranking obtenidas de cada modelo usando un enfoque simple pero efectivo de fusión de listas top-k. Se muestra que el enfoque propuesto fortalece los resultados en precisión y en recall, superando a los modelos clásicos de recuperación y las líneas bases de modelos de temas.
