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http://hdl.handle.net/10609/65145
Título : | Tecnologías que mejoran la privacidad en los sistemas de recomendación |
Autoría: | Gil Mayo, Francisco |
Director: | Parra Arnau, Javier |
Tutor: | Rodriguez Velazquez, Juan Alberto ![]() |
Otros: | Universitat Oberta de Catalunya |
Resumen : | El desarrollo de Internet, de la telefonía móvil y la aparición de numerosas aplicaciones están modificando rápidamente nuestra sociedad. Muchas aplicaciones disponen de sistemas de recomendación personalizada para analizar las preferencias de cada cliente y predecir el interés que éstos tendrán por un determinado ítem. Existen dos estrategias habituales: "forgery" donde falsificamos la puntuación de los ítems de manera que el usuario no muestra sus intereses reales y "suppression" donde se elimina la puntuación que el ítem tenía. El propósito de este trabajo es el de evaluar el impacto de estas dos estrategias en utilidades reales de un sistema de recomendación como pueden ser MAE y RMSE. |
Palabras clave : | privacidad sistemas de recomendación algoritmos perturbativos |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 15-jun-2017 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ ![]() |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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fgilmaTFM0617memoria.pdf | Memoria del TFM | 2,94 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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