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Sistema de recomendación de contenidos para libros electrónicos inteligentes [Contents recommender system for intelligent eBooks]




Seção
Artículos

Como Citar
Núnez Valdez, E. R., García Díaz, V., Pascual Espada, J., Montenegro Marín, C. E., Cueva Lovelle, J. M., & Sanjuán Martínez, Óscar. (2012). Sistema de recomendación de contenidos para libros electrónicos inteligentes [Contents recommender system for intelligent eBooks]. Ventana Informatica, 26. https://doi.org/10.30554/ventanainform.26.138.2012
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Como Citar

Núnez Valdez, E. R., García Díaz, V., Pascual Espada, J., Montenegro Marín, C. E., Cueva Lovelle, J. M., & Sanjuán Martínez, Óscar. (2012). Sistema de recomendación de contenidos para libros electrónicos inteligentes [Contents recommender system for intelligent eBooks]. Ventana Informatica, 26. https://doi.org/10.30554/ventanainform.26.138.2012

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Edward Rolando Núnez Valdez
Vicente García Díaz
Jordan Pascual Espada
Carlos Enrique Montenegro Marín
Juan Manuel Cueva Lovelle
Óscar Sanjuán Martínez

Edward Rolando Núnez Valdez,

Licenciado en Informática; Master en Ingeniería de Software; PhD. en Informática. Investigador en el Departamento de Informática.

Vicente García Díaz,

Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas; Ingeniero en Informática; PhD. en Informática. Profesor en el Departamento de Informática

Jordan Pascual Espada,

Ingeniero Técnico en Informática de Gestión; Máster en ingeniería Web. Investigador en el Departamento de Informática

Carlos Enrique Montenegro Marín,

Ingeniero de sistemas; Magister en Ciencias de la información y las comunicaciones; PhD. Profesor

Juan Manuel Cueva Lovelle,

Ingeniero superior; PhD. en Ingeniería. Director del Departamento de Informática

Óscar Sanjuán Martínez,

Ingeniero Superior en Informática; PhD en Ingeniería del Software. Profesor e Investigador

Resumen

Un sistema de recomendación de contenidos para libros electrónicos inteligentes permite construir conocimientos colectivos para un conjunto de usuarios de una red social. Basándose en el análisis del comportamiento, preferencias y antecedentes de lectura, ayuda a los usuarios a descubrir contenidos interesantes relacionados a su perfil. En este trabajo, se propone un modelo para una plataforma de recomendación de contenidos basado en la retroalimentación implícita que ayude a los usuarios a descubrir contenidos de su interés de forma automática y dinámica.

Palabras Clave

ACRIE. GIUG, libros electrónicos, retroalimentación implícita, retroalimentación explicita, Sistemas de recomendación.

 

Abstract

A content recommendation system for intelligent electronic books can build collective knowledge to a set of social network users. Based on the analysis of the behavior, preferences and background reading, helps users discover interesting content related to their profile. In this paper, we propose a model for a content recommendation platform based on implicit feedback to help users to discover content on their interest, automatically and dynamically.

Keywords

ACRIE, eBooks, GIUG, implicit feedback, explicit feedback, recommendation systems.

 


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