Los algoritmos que rigen en la actualidad los sistemas de recomendación tienen un funcionamiento especial. En este artículo abordaremos los principales algoritmos que apoyan a estos poderosos motores creados para hacer más fácil y cómoda nuestra vida.

Descubramos a continuación los principales algoritmos para sistemas de recomendación.

Qué aportan los algoritmos a los sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación funcionan como filtros que permiten clasificar la información que recibirá el usuario en una plataforma. Estos son creados con la finalidad de mostrar sugerencias de contenidos, productos o servicios tomando como referencia algunos elementos del usuario.

Gracias a la implementación del Machine Learning y la inteligencia artificial, los sistemas de recomendación son más potentes y precisos. Estos aprenden las características y preferencias del usuario para predecir de forma certera que necesita o busca el usuario dentro de una plataforma. Uno de los algoritmos más utilizados en la actualidad para el funcionamiento de los sistemas de recomendación es el conocido Algoritmo k de vecinos cercanos o Nearest Neighborhood.

Este algoritmo es usualmente usado en las redes sociales y aplica cálculos para determinar la cercanía, pudiendo utilizarse los cálculos de correlación de pearson, distancia euclidiana o similaridad de coseno.

Descubramos un poco más sobre cómo funcionan los principales tipos de algoritmos aplicados a los sistemas de recomendación.

Algoritmo K de vecinos cercanos o Nearest Neighborhood

El algoritmo K de vecinos cercanos es uno de los más utilizados en los modelos de aprendizaje supervisado de Machine Learining. Este clasifica los datos para predecir el comportamiento o el cambio de los mismos. Es un algoritmo que posee un funcionamiento sencillo de comprender.

El algoritmo determina un numero K de puntos cercanos o vecinos para clasificar, donde todos los puntos ya son conocidos, debido a que es un algoritmo supervisado.Los puntos conocidos, o las preferencias del usuario son analizadas y contrastadas con otros elementos que se encuentran «cerca» .  Esto busca que las observaciones de los datos sean cercanas y permitan predecir con facilidad las sugerencias que necesita el usuario.

Este algoritmo gracias a su funcionamiento no es difícil de implementar, pero requiere de una infraestructura tecnológica y de soporte importante. Al necesitar constantemente entrenarse para entender cada punto requiere de muchos recursos de procesamiento y memoria.

Correlación de Pearson

Los algoritmos que toman el concepto de correlación de Pearson evalúan variables tomando en cuenta un indice de desigualdad. Establecen valores de +1 y de -1  para determinar la existencia de correlaciones lineales, no lineales o negativas. Dependiendo del valor arrojado por el calculo se puede determinar si un elemento o conjunto de datos es similar a otro. En el caso de los sistemas de recomendación, se utilizan para evaluar los elementos y determinar si existe una semejanza que se ajuste a los datos del usuario.

Algoritmo de distancia euclidiana

El algoritmo de distancia euclidiana aplica una formula matemática que determina la distancia existente entre dos puntos de un espacio n-dimensional.Esto permite establecer la similitud existente entre dos elementos o pares de datos. Su aplicación en los sistemas de recomendación ayuda a conocer esquemas de datos de características similares. Puede tomar como referencia un esquema de puntuaciones o valoraciones para desarrollar las recomendaciones.

Algoritmo de similitud de coseno

Como su nombre lo indica, este algoritmo calcula la similitud de coseno que es una medida que se obtiene entre dos vectores dentro del espacio interno de un producto en el que se mide un ángulo. El coseno de 0° es 1, y es menor que uno para cualquier ángulo que se encuentre en el intervalo (0, π] radianes. Así que este caso se trata de un calculo que da origen a un juicio de orientación y no de magnitud.

Este calculo permite recuperar información muy importante de un conjunto amplio de datos ya que permite determinar si existe cohesión o similitud entre los conjuntos a analizar. Este algoritmo también sirve para estudiar o detectar repeticiones de datos, como veces que aparece un valor especifico en un documento, permitiendo a los motores de recomendaciones calcular y predecir sugerencias similares.

Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender mejor el funcionamiento de los algoritmos de funcionamiento de los sistemas de recomendación.

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