Sistema de recomendación de contenidos audiovisuales: Algoritmo de inferencia semántica
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Date
2014
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Publisher
Universidad de Cuenca
Abstract
This article presents the analysis of a Semantic Inference Algorithm used in an Audiovisual Content Recommender System in the domain of Digital Television. The obtained results show that the inclusion of distinct semantic properties and their combinations lead to a considerable reduction of the Mean Absolute Error (MAE) obtained for user rating prediction computation and that the semantic property Actor has the major influence over recommendation estimation.
Resumen
Este artículo presenta el análisis de un Algoritmo de Inferencia Semántica utilizado en un Sistema de Recomendación de Contenidos Audiovisuales en el contexto de la Televisión Digital. Los resultados obtenidos muestran que la inclusión de diferentes propiedades semánticas y sus combinaciones, influye directamente en la reducción del error absoluto promedio obtenido en la predicción de la calificación otorgada por un usuario a un ítem determinado. Además se ha determinado que la propiedad Actor tiene un impacto mayor con respecto a otras propiedades analizadas.
Keywords
Televisión digital, Sistemas, Web semántica, Ontologías informáticas