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Como ha demostrado la competencia del Premio Netflix, los modelos de factorización de matrices son superiores a las técnicas clásicas de vecino más cercano para producir recomendaciones de productos, permitiendo la incorporación de información adicional como comentarios implícitos, efectos temporales y niveles de confianza.
Koren et al. (Sat,) estudiaron esta cuestión.
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