Sistema de Recomendaciones para Netflix usando Técnicas de Minería de Datos
Fecha
2018
Autores
Tapia Barría, Tomás
Profesor Guía
Rosas Quintero, Harvey
Formato del documento
Tesis
ORCID Autor
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad de Valparaíso
Ubicación
ISBN
ISSN
item.page.issne
item.page.doiurl
Facultad
Facultad de Ciencias
Departamento o Escuela
Instituto de Estadistica
Determinador
Recolector
Especie
Nota general
Título de Ingeniero Estadístico
Resumen
Netflix es una empresa estadounidense dedicada al entretenimiento que proporciona mediante tarifa mensual, asociada a una cuenta de usuario, servicios de transmisión por Internet de películas y series de televisión. La empresa entre los años 2006 y 2009, formuló una competencia de análisis de datos en donde se dispuso un conjunto de archivos de prueba de 2,1 GB. El concurso consistía en premiar con un millón de dólares a aquellos competidores que pudiesen mejorar el sistema de recomendaciones de ese entonces, llamado Cinematch. En este estudio se buscó realizar una propuesta para el algoritmo de recomendaciones de películas y series de las cuentas de los usuarios. Se incluyó información relevante sobre temas tales como: Big Data, Hadoop, Mapreduce y su implementación junto con el software R, así como también el uso de un modelo de sistemas de recomendación. Este modelo permitió realizar predicciones de las calificaciones a los ítems que puedan ser de interés para los distintos usuarios suscritos. Se utilizó uno de los algoritmos probados por el equipo BellKor’s Pragmatic Chaos, donde se establecen previamente características y conceptos asociados a este.
Descripción
Lugar de Publicación
Auspiciador
Palabras clave
MINERIA DE DATOS, RECOMENDACIONES, INTERPRETACION ESTADISTICA DE DATOS, EMPRESAS DE SERVICIO