Análisis de métricas de similaridad usadas en un algoritmo de filtro colaborativo basado en el usuarío para recomendar materias de pregrado

Abstract

En la actualidad, los sistemas de recomendación son ampliamente utilizados debido a su capacidad de analizar preferencias de usuarios para sugerirles items afines. En el ámbito educativo, el momento en el cual una materia es tomada por un estudiante a lo largo de su carrera representa un factor primordial para realizar recomendaciones de materias a tomar cada semestre .El presente trabajo representa un esfuerzo por adaptar un recomendador de filtro colaborativo basado en el usuario para el diseño e implementación de un recomendador de materias a estudiantes de pregrado, tomando en cuenta la historia académica de los mismos, además de determinar una métrica de similaridad idónea para realizar las recomendaciones. El sistema propuesto puede ser adaptado a cualquiera de las carreras de Espol y servir de base para futuras implementaciones. Los resultados obtenidos en las pruebas muestran un acierto del ochenta por ciento de las materias recomendadas respecto a las que los estudiantes tomaron en realidad.