Resumen

Hoy en día, los algoritmos de recomendación son ampliamente utilizados por empresas en múltiples sectores con el objetivo de aumentar sus ganancias u ofrecer un servicio más especializado a sus clientes. Además, existen innumerables aplicaciones en las que se utilizan algoritmos de clasificación, buscando encontrar patrones que son difíciles de detectar para las personas o cuyo costo de detección es muy alto. A veces, es necesario utilizar una combinación de ambos algoritmos para dar una solución óptima a un problema. Este es el caso de ADAGIO, un proyecto de I+D que combina estrategias de aprendizaje automático (ML) de fuentes de datos heterogéneas para generar conocimiento valioso basado en los datos abiertos disponibles. Con el fin de apoyar los requisitos del proyecto ADAGIO, el objetivo principal de este artículo es proporcionar una visión clara de los sistemas ML de clasificación y recomendación existentes para ayudar a investigadores y profesionales a elegir la mejor opción. Para lograr este objetivo, este trabajo presenta una revisión sistemática aplicada en dos contextos:

• Materias:Sensores Seguridad informática Rendimiento del hardware Matriz
• Subjects:sensors Computer security Hardware performance Matrix
• Palabras claves:Algoritmos de recomendación; Algoritmos de clasificación; Proyecto ADAGIO; Aprendizaje automático; Clasificación; Recomendación
• Keywords:Recommendation algorithms; Classification algorithms; ADAGIO project; Machine learning; Classification; Recommendation