Investigación e implementación de sistemas de recomendación para e-commerce de ropa

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Date
2021
Authors
Rytt Duek, Alan Raphael
Rodríguez Velázquez, Gonzalo Hernán
Young Mendiola, Federico Manuel
Publisher
Universidad ORT Uruguay
DOI
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Abstract
El siguiente trabajo final presenta una investigación sobre los sistemas de recomendación en el comercio electrónico (e-commerce) del rubro vestimenta. Estos sistemas tienen como objetivo mejorar la experiencia de los usuarios al brindar un contenido personalizado en función de los intereses y análisis de patrones de comportamiento, permitiendo mediante ello un aumento de la tasa de conversión. Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático han permitido la adaptabilidad de estos sistemas a cualquier ecosistema electrónico. En este trabajo se estudia el estado del arte desde varios enfoques: filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y sistemas híbridos. Se plantea como objetivo obtener la cantidad de recomendaciones más relevantes y personalizadas de prendas por usuario. Dentro de este marco se realizó la experimentación de varios algoritmos, se explica el funcionamiento de cada uno, sus ventajas y desventajas. Entre los algoritmos que se trabajaron se encuentran: “Market-basket”, contenido basado en NLP (natural language processing), contenido basado en atributos, KNN (k-nearest neighbors), matriz de similitud, basados en factorización matricial y diferentes variantes de sistemas híbridos. Para medir el rendimiento se utilizó F1 y Mar@k (Mean Average Recall at K). Esta última métrica tiene la particularidad de contemplar el orden de relevancia de los productos recomendados según la preferencia predicha para el usuario. El mejor resultado fue obtenido con el modelo “Switching hybrid” el cual mejoró un 15% sobre el valor inicial planteado. En líneas generales, los algoritmos basados en contenido mostraron una mejor performance que los colaborativos. Adicionalmente, se logró una leve mejora en los algoritmos de contenido con la implementación de los motores híbridos.  
En
Thesis note
Trabajo final (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería
Thesis degree name
Master en Big Data
112 p. diagrs., tbls., grafs.
Notes
Incluye bibliografía y anexos.
Subject
PROYECTOS-MD, BIG DATA, REDES NEURONALES, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, INVESTIGACIÓN, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN, COMERCIO ELECTRÓNICO
Type
Trabajo final de carrera
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Citation
Rytt Duek, A. R., Rodríguez Velázquez, G. H., & Young Mendiola, F. M. (2021). Investigación e implementación de sistemas de recomendación para e-commerce de ropa (Trabajo final). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería.
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