Resumen

La tecnología de filtrado colaborativo es actualmente la tecnología más exitosa y ampliamente utilizada en el sistema de recomendación. Ha logrado un rápido desarrollo en la investigación teórica y la práctica. Se selecciona información y relaciones de similitud basadas en el historial de los usuarios y se recopilan otras que sean similares a los intereses de los usuarios. La información de evaluación de los usuarios se utiliza para generar recomendaciones. La principal investigación se centra en la combinación insuficiente de información de contexto y la extracción de nuevos puntos de interés en el proceso de recomendación consciente del contexto. Sobre la base de la tecnología de recomendación tradicional, ante las características de la información de contexto en la recomendación de música, se propone una música personalizada y basada en la predicción de popularidad. El algoritmo recomendado es MRAPP (Algoritmo de Recomendación de Medios basado en la Predicción de Popularidad). El algoritmo primero analiza la información contextual de los usuarios en la recomendación de música, clasifica y modela la información contextual. La tecnología de recomendación basada en contenido

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Filtrado colaborativo; Sistema de recomendación; Información de contexto; Recomendación de música; Algoritmo MRAPP; Precisión de predicción
• Keywords:Collaborative filtering; Recommendation system; Context information; Music recommendation; MRAPP algorithm; Prediction accuracy