ISIS4518 Sistemas de Recomendación
La amplia penetración de internet, del uso de los dispositivos móviles, la amplia gama de sensores conectados (ambientales, de ámbito personal, embebidos) abren la posibilidad de análisis de grandes cantidades de datos con miras a apoyar la calidad de vida de los individuos, sus decisiones diarias y las de sus negocios. Los sistemas de recomendación modernos se basan en el análisis de información de contexto con el fin de determinar e inferir nueva información de interés para los usuarios y las organizaciones para apoyar el proceso de toma de decisiones de estos. Ejemplos claros de tales sistemas son los que permiten direccionar campañas de mercadeo, sistemas que permiten enrutar mensajes o sugerir nuevos contactos en redes sociales, hacer análisis de tendencias para sugerir novedades a perfiles de segmentos de clientes (productos, contenidos) o dar apoyo en la planeación a nivel urbano o empresarial. Un caso especial de recomendaciones son los sistemas de alerta (por ejemplo, casos de situaciones de monitoreo de seguridad, monitoreo médico, gestión de riesgos, en general situaciones en las que se encuentra una situación excepcional). En general, los sistemas de recomendación ayudan a un usuario a evaluar la pertinencia que un ítem (i.e página web, libro, película, alerta) tiene para un usuario basado en su contexto. Los sistemas de información son útiles ya que calculan esta relevancia automáticamente, lo que permite a sus usuarios evaluar una gran cantidad de opciones que no podrían evaluar de otra forma, bien sea por falta de experiencia individual del usuario o por la abrumadora cantidad de ítems presentes en el sistema. El contexto utilizado para calcular la pertinencia de los ítems puede estar dado por los patrones de comportamiento de un individuo o de una comunidad. Para que una recomendación sea adecuada, debe ser entregada de forma oportuna y pertinente. De lo contrario, puede convertirse rápidamente en spam. Es clave determinar entonces qué se recomienda, a quién, cuándo y cómo. El curso busca generar habilidades de análisis de información y de diseño de sistemas de recomendación en diferentes escenarios, utilizando principalmente tecnologías de computación móviles y sensores como fuentes de datos.
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