{"id":23723,"date":"2016-11-24T13:38:54","date_gmt":"2016-11-24T12:38:54","guid":{"rendered":"http:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/?p=23723"},"modified":"2016-11-24T14:02:36","modified_gmt":"2016-11-24T13:02:36","slug":"predicciones-rapidas-y-el-doble-de-precisas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/predicciones-rapidas-y-el-doble-de-precisas\/","title":{"rendered":"Predicciones r\u00e1pidas y el doble de precisas"},"content":{"rendered":"

Preferencias en libros, pel\u00edculas, series o incluso citas. Los usuarios de las plataformas est\u00e1n acostumbrados a recibir sugerencias relacionadas con las que un algoritmo considera que son sus preferencias, con un acierto m\u00e1s o menos aceptable. Las buenas predicciones permiten mejorar el asesoramiento a los usuarios y obtener una mejor comprensi\u00f3n de los procesos socio-psicol\u00f3gicos que las determinan. Y esto es lo que han hecho ahora investigadores del grupo Sees:lab -Science and Engineering of Emerging Systems- de la URV. Han desarrollado un nuevo algoritmo que permite mejorar el asesoramiento a los usuarios y calculan que, pr\u00e1cticamente, duplica la mejora en precisi\u00f3n de los sistemas existentes respecto algoritmos de recomendaci\u00f3n sencillos.<\/p>\n

\"Marta<\/a>
Marta Sales y Roger Guimer\u00e0, dos de los autores del art\u00edculo, investigadores del Departamento de Ingenier\u00eda Qu\u00edmica de la URV.<\/figcaption><\/figure>\n

Antonia Godoy, Roger Guimer\u00e0 y Marta Sales, del Departamento de Ingenier\u00eda Qu\u00edmica de la Universitat Rovira i Virgili, con la colaboraci\u00f3n de Cristopher Moore, del Santa Fe Institute, han desarrollado un modelo de filtrado colaborativo, con un algoritmo asociado escalable, que hace que las predicciones de preferencias de los individuos sean precisas. El nuevo enfoque se basa en el supuesto expl\u00edcito de que, por un lado, hay grupos de personas y grupos de objetos y que la preferencia de un individuo por un objeto no est\u00e1 determinada \u00fanicamente por su pertenencia a un grupo. La nueva herramienta prev\u00e9 que cada individuo y cada elemento puedan pertenecer simult\u00e1neamente a una mezcla de diferentes grupos y, a diferencia de los enfoques populares, los investigadores no asumen impl\u00edcitamente o expl\u00edcitamente que los individuos en cada grupo prefieren objetos de un solo grupo de elementos.<\/p>\n

Este algoritmo puede predecir tanto los grupos resultantes que se superponen como las sugerencias que se predicen, ya que permite predecir las preferencias individuales en grandes conjuntos de datos, de una manera m\u00e1s precisa que los algoritmos actuales.\nExisten algoritmos, algunos de los cuales son r\u00e1pidos y con resultados razonables, pero a veces los modelos que tienen detr\u00e1s no son demasiado realistas. Se basan principalmente en clasificar a las personas por grupos \u2013seg\u00fan sus preferencias- y haciendo las predicciones en relaci\u00f3n al comportamiento del grupo al que se vinculan. Por lo tanto, las predicciones no responden a los patrones de comportamiento de las personas porque no tienen en cuenta los matices. Como consecuencia, estos modelos no son capaces de reproducir los modelos de comportamiento de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n

El modelo que hay detr\u00e1s del nuevo sistema es m\u00e1s sofisticado y responde de forma m\u00e1s correcta al funcionamiento real de los individuos y, por tanto, es m\u00e1s flexible y permite reproducir los patrones de comportamiento de una poblaci\u00f3n en conjunto. Los investigadores eran conocedores de que este modelo que ahora han desarrolado daba mejores predicciones pero hasta el momento era muy lento y no se pod\u00eda aplicar en bases de datos grandes.<\/p>\n

En el art\u00edculo cient\u00edfico que acaban de publicar en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA<\/em> han conseguido el mejor de los dos mundos: un modelo r\u00e1pido y escalable y que, a la vez, responde mejor a c\u00f3mo la gente toma las decisiones.<\/p>\n

Referencia bibliogr\u00e1fica:<\/strong> Antonia Godoy-Lorite, Roger Guimera, Cristopher Moore, Marta Sales-Pardo \u201cAccurate and scalable social recommendation using mixed-membership stochastic block models\u201d PNAS 2016 <\/em>; published ahead of print <\/em>November 23, 2016<\/em>, doi:<\/em>10.1073\/pnas.1606316113.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cada d\u00eda hay m\u00e1s informaci\u00f3n en l\u00ednea disponible y modelar las preferencias de los usuarios para mejorar el asesoramiento en determinados productos es cada vez m\u00e1s importante. Investigadores de la URV han modelado un nuevo algoritmo que mejora el resultado de las predicciones respecto a los algoritmos existentes. El poder de este nuevo enfoque recae en su capacidad para tener en cuenta los matices de los usuarios cuando eligen sus preferencias puesto que, a diferencia de las herramientas existentes, no vincula un individuo a un grupo con las mismas preferencias, sino que cada persona tiene flexibilidad para pertenecer a diferentes grupos<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":23725,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[117,102,245,83,100],"tags":[3011,2584,1584,2583],"class_list":["post-23723","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ciencia-y-tecnologia","category-comunicacion-ciencia","category-escuela-ingenieria-quimica","category-general-es","category-investigacion","tag-algoritmo","tag-marta-sales","tag-redes-complejas","tag-roger-guimera"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23723","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=23723"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23723\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/23725"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23723"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=23723"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=23723"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}