Application of imputation techniques in collaborative filtering-based recommender systems

Abstract

This master thesis focuses on imputation methods as an approach to deal with the missing data problem. It's common that big datasets contain missing values. However, their existence may suppose a problem, as most of the usual statistical techniques can't be used and they may shadow important features, leading to the extraction of incorrect conclusions. In this context, imputation methods are statistical methods used to infer the missing values of a dataset using its intrinsic properties and the correlation amongst their variables. Several of these methods have been studied in detail and used in a recommender systems case study.

Este TFM se centra en los métodos de imputación como un enfoque para tratar el problema de los datos faltantes. Es común que los grandes conjuntos de datos contengan valores faltantes. Sin embargo, su existencia puede suponer un problema, ya que la mayoría de las técnicas estadísticas habituales no pueden utilizarse y pueden ocultar características importantes, lo que lleva a la extracción de conclusiones incorrectas. En este contexto, los métodos de imputación son métodos estadísticos utilizados para inferir los valores faltantes de un conjunto de datos utilizando sus propiedades intrínsecas y la correlación entre sus variables. Varios de estos métodos se han estudiado en detalle y se han utilizado en un estudio de caso de sistemas de recomendación.

Aquest TFM se centra en els mètodes d'imputació com un enfocament per tractar el problema de les dades faltantes. És comú que els grans conjunts de dades continguin valors faltantes. No obstant això, la seva existència pot suposar un problema, ja que la majoria de les tècniques estadístiques habituals no poden utilitzar-se i poden ocultar característiques importants, la qual cosa porta a l'extracció de conclusions incorrectes. En aquest context, els mètodes d'imputació són mètodes estadístics utilitzats per inferir els valors faltantes d'un conjunt de dades utilitzant les seves propietats intrínseques i la correlació entre les seves variables. Diversos d'aquests mètodes s'han estudiat detalladament i s'han utilitzat en un estudi de cas de sistemes de recomanació.