Hybrid Recommender Systems: A Systematic Literature Review

Recommender systems are software tools used to generate and provide suggestions for items and other entities to the users by exploiting various strategies. Hybrid recommender systems combine two or more recommendation strategies in different ways to benefit from their complementary advantages. This systematic literature review presents the state of the art in hybrid recommender systems of the last decade. It is the first quantitative review work completely focused in hybrid recommenders. We address the most relevant problems considered and present the associated data mining and recommendation techniques used to overcome them. We also explore the hybridization classes each hybrid recommender belongs to, the application domains, the evaluation process and proposed future research directions. Based on our findings, most of the studies combine collaborative filtering with another technique often in a weighted way. Also cold-start and data sparsity are the two traditional and top problems being addressed in 23 and 22 studies each, while movies and movie datasets are still widely used by most of the authors. As most of the studies are evaluated by comparisons with similar methods using accuracy metrics, providing more credible and user oriented evaluations remains a typical challenge. Besides this, newer challenges were also identified such as responding to the variation of user context, evolving user tastes or providing cross-domain recommendations. Being a hot topic, hybrid recommenders represent a good basis with which to respond accordingly by exploring newer opportunities such as contextualizing recommendations, involving parallel hybrid algorithms, processing larger datasets, etc

Sistema web para el proceso de supervisión de valores tributarios en la municipalidad de San Martín de Porres

En la presente tesis se analizó, diseñó e implementó un sistema web para el proceso de supervisión de valores tributarios en la municipalidad de San Martin de Porres. El tipo de investigación fue Explicativa Experimental Aplicada dado que se realizó un sistema para poder solucionar los problemas que tiene la subgerencia de recaudación y deuda de la Municipalidad SMP. Además, el objetivo general fue determinar la influencia de un sistema web para el proceso de supervisión de valores tributarios en la municipalidad de San Martin de Porres. La metodología que se utilizó fue SCRUM, seleccionado de acuerdo al consentimiento de los expertos. Los lenguajes de programación se utilizó los lenguajes de programación como javascript y PHP para poder organizar el proyecto se usó Laravel como framework para sistema web, así también se utiliza el estilo de arquitectura modelo-vista-controlador y la base de datos es MYSQL. En adición, el indicador de eficacia de su población fue de 2064 valores tributarios y su muestra fue de 324 valores tributarios, por otra parte, el indicador de entregas perfectamente recibidas tiene una población de 2062 valores tributarios y su muestra es de 324 valores tributarios. Además, se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson para validar los dos indicadores, esto se realiza con este método por que la muestra de nuestra población es grande. En los resultados se demostró que el sistema web mejoró la eficacia, dado que se obtuvo en el pretest un 37% y el post test 0.58%. Así mismo, el sistema disminuyo las entregas perfectamente recibidas, dado que en el pre-test se tuvo un 63% y en el post-test 41.68%. Se concluyó que el sistema web para la supervisión de valores tributarios en la SAT mejoró con la implementación del sistema web