Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/83565
Títol: | Application of imputation techniques in collaborative filtering-based recommender systems |
Autoria: | Díaz Romo, Sandra |
Director: | Rodriguez Velazquez, Juan Alberto |
Tutor: | Solanas, Agusti |
Resum: | 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. |
Paraules clau: | mètode d'imputació sistemes de recomanació anàlisi multivariada |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | jul-2018 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
sdiazromoTFM0618memoria.pdf | Memory of TFM | 4,92 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons