Autores: Andrea Barraza-Urbina; Ángela Cristina Carrillo Ramos, directora del proyecto
Resumen
Los sistemas de recomendación, herramientas que pueden ser utilizadas para identificar fácilmente productos de interés, han surgido para apoyar, aumentar y automatizar el proceso natural y diario de compartir recomendaciones y, de esta manera, reducir el número de alternativas. Este artículo tiene como objetivo presentar un framework construido con un enfoque genérico que proporciona servicios a aplicaciones de recuperación de información para que éstas a su vez, puedan ofrecr recomendaciones de productos/servicios considerando diversas dimensiones de adaptación/personalización (por ejejmplo, la dimensión del usuario, el contexto, entre otros). Con este fin se propone Vizier, un framework que busca benficiar a aquellas entidades que actualmente desarrollan aplicaciones de recuperación de información y desan agregar servicios de recomendación (por ejemplo, aplicaciones de e-commerce). Además, su propósito es ofrecer una solución que idealmente proporcione mejores resultados adaptados/personalizados que los sistemas actuales, al considerar la multidimensionalidad de los usuarios, los productos y el contexto.
