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“generación de recomendaciones de ítems musicales basado en las valoraciones implícitas y las similitudes de los usuaríos utilizando hadoop para procesamientos masivos y escalables”

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dc.contributor.author Macías Martrus, Mervyn Xavier
dc.contributor.author De La Rosa Amaiquema, Freddy Fernando
dc.date.accessioned 2011-06-15
dc.date.available 2011-06-15
dc.date.issued 2009
dc.identifier.uri http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/16154
dc.description.abstract El presente trabajo se resume en 5 capítulos. El primer capítulo trata de los sistemas de recomendaciones en general y de varios algoritmos que se utilizan para su implementación. En el segundo capítulo hacemos un análisis general del proyecto. Aquí se describen las justificaciones de uso de los componentes más relevantes del sistema y se analizan los algoritmos elegidos para la etapa del diseño y posterior implementación. El tercer capítulo muestra el diseño de los componentes específicos del proyecto. Aquí se podrá observar y entender de modo abstracto el funcionamiento interno de todo el proceso. El cuarto capítulo presenta la implementación. Aquí se encontrarán pequeños pasos de configuraciones y codificación para llevar a cabo las distintas tareas que el sistema conlleva. en
dc.rights openAccess
dc.subject GENERACIÓN DE RECOMENDACIONES en
dc.subject IMPLÍCITAS Y LAS SIMILITUDES en
dc.subject HADOOP PARA PROCESAMIENTOS en
dc.title “generación de recomendaciones de ítems musicales basado en las valoraciones implícitas y las similitudes de los usuaríos utilizando hadoop para procesamientos masivos y escalables” en
dc.type Presentation en


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