Sistemas de recomendación en contexto parlamentario basados en técnicas de aprendizaje automático y recuperación de información
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Redondo Expósito, LuisEditorial
Universidad de Granada
Departamento
Universidad de Granada.; Universidad de Granada. Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y la ComunicaciónMateria
Sistemas de recuperación de información Sistema de recomendación Técnica de aprendizaje Aprendizaje automático
Fecha
2020Fecha lectura
2020-06-24Referencia bibliográfica
Redondo Expósito, Luis Sistemas de recomendación en contexto parlamentario basados en técnicas de aprendizaje automático y recuperación de información. Granada: Universidad de Granada, 2020. [http://hdl.handle.net/10481/63893]
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Tesis Univ. Granada.Resumen
El problema que se plantea en este estudio es el de mejorar las prestaciones de los Sistemas
de Recomendación y Filtrado en el ámbito parlamentario. Dicho esto, desde el punto de vista
de la Recomendación en el ámbito parlamentario se plantea el problema como Búsqueda de
Expertos [60], es decir, dada una consulta de entrada en el sistema, ya sea en forma de petición
ciudadana, un concepto político en particular, etc. el sistema devuelve al usuario un conjunto con
los diputados que puedan ser más afines a dicha consulta. Por otro lado, en lo que respecta al
tratamiento del sistema como elemento de Filtrado, lo que se pretende es que, dado un documento
como entrada ya sea una nueva iniciativa parlamentaria, una noticia de prensa, etc. el sistema
debe filtrar de entre todo el conjunto de diputados aquellos para los cuales dicho documento pueda tener alguna relevancia en función de sus intereses políticos.
Por lo tanto, el objetivo primordial de esta Tesis Doctoral es el de explorar y proponer nuevas
posibles estructuras e implementaciones de Sistemas de Recomendación y Filtrado en un contexto
parlamentario basándose en el uso de técnicas de Aprendizaje Automático y de Recuperación de
Información.