Mejora del rendimiento de un sistema de recomendación de libros de biblioteca mediante el empleo del modelo probabilístico de palabras clave en un enfoque de filtrado colaborativo

Este artículo propone el método CF probabilístico de palabras clave para un sistema de recomendación de libros de biblioteca. Nuestro objetivo es abordar el problema de dispersión que ocurre comúnmente en el enfoque de Collaborative Filtering (CF). El marco del método consta de cuatro procesos. Primero, construir las matrices de circulación y de palabras clave respectivamente basándose en los registros de circulación de libros y los datos de atributos de palabras clave de los libros. Segundo, construir el modelo de palabras clave que toma en cuenta tanto los registros de circulación de libros como los datos de palabras clave de los libros. Tercero, construir el modelo probabilístico de palabras clave que emplea una técnica probabilística para calcular la probabilidad de que un usuario tome prestado un libro condicionado a su modelo de palabras clave. Cuarto, generar las recomendaciones de los top-N libros. Los resultados de los experimentos en un conjunto de datos de biblioteca muestran que nuestro método CF probabilístico de palabras clave supera a los métodos CF tradicionales basados en usuarios y basados en ítems en términos de todas las métricas de evaluación. Este resultado sugiere que el método CF probabilístico de palabras clave que emplea el modelo probabilístico de palabras clave puede mejorar el rendimiento de la recomendación y es capaz de abordar el conjunto de datos disperso mejor que los métodos tradicionales.