Deep matrix factorization approach for collaborative filtering recommender systems

Providing useful information to the users by recommending highly demanded products and services is a fundamental part of the business of many top tier companies. Recommender Systems make use of many sources of information to provide users with accurate predictions and novel recommendations of items. Here we propose, DeepMF, a novel collaborative filtering method that combines the Deep Learning paradigm with Matrix Factorization (MF) to improve the quality of both predictions and recommendations made to the user. Specifically, DeepMF performs successive refinements of a MF model with a layered architecture that uses the acquired knowledge in a layer as input for subsequent layers. Experimental results showed that the quality of both the predictions and recommendations of DeepMF overcome the baselines.This work has been supported by Spanish Ministry of Science and Education and Competitivity (MINECO) and European Regional Development Fund (FEDER) under grants TIN2017-85727-C4-3-P (DeepBio)

DeepFair: Deep Learning for Improving Fairness in Recommender Systems

The lack of bias management in Recommender Systems leads to minority groups receiving unfair recommendations. Moreover, the trade-off between equity and precision makes it difficult to obtain recommendations that meet both criteria. Here we propose a Deep Learning based Collaborative Filtering algorithm that provides recommendations with an optimum balance between fairness and accuracy. Furthermore, in the recommendation stage, this balance does not require an initial knowledge of the users’ demographic information. The proposed architecture incorporates four abstraction levels: raw ratings and demographic information, minority indexes, accurate predictions, and fair recommendations. Last two levels use the classical Probabilistic Matrix Factorization (PMF) model to obtain users and items hidden factors, and a Multi-Layer Network (MLN) to combine those factors with a ‘fairness’ (ß) parameter. Several experiments have been conducted using two types of minority sets: gender and age. Experimental results show that it is possible to make fair recommendations without losing a significant proportion of accuracy

Revisión sistemática: análisis de la metodología actualizada del fútbol.

El objetivo del presente estudio consiste en realizar un análisis en profundidad a través de la revisión bibliográfica, con el principal objetivo de describir el fútbol 11 como disciplina, analizando los elementos que la componen, al mismo tiempo que se estudia la etapa de desarrollo humano en la que se enmarca esta revisión, la etapa de la Educación Secundaria Obligatoria.Analizando la viabilidad de aplicación de este deporte según las capacidades que poseen los sujetos durante dicha etapa, a fin de proporcionar la posibilidad de que el fútbol 11 pueda convertirse en una herramienta para el desarrollo y aprendizaje integral del alumno, relacionando la naturaleza y componentes de esta disciplina, con las características de un alumno de la ESO, de modo que el fútbol 11 pueda adquirir mayor importancia dentro del currículo de la Educación Física.<br /

Aprendizaje Basado en Problemas y satisfacción de los estudiantes de Enfermería.

Introduction: The objective of this research was used to evaluate the effect of Problem-Based Learning in the Nursing students' satisfaction.Material and Methodology: A descriptive transversal study. The task was conducted by 134 second-year Nursing students at the University of Valladolid. Scale satisfaction of the University of Colima (Mexico) was administered under PBL implementation.SPSS was used for data analysis and the content analysis on the participants’ responses.Results: Overall the participants described the contents of the clinical case as engaging, effective, practical and varied. 55% of students revealed their preference for traditional methodology compared to PBL. 78% liked this new methodology. Students’ perception of active learning through PBL showed a high level of motivation and satisfaction in regards to content, the tutorial process, the tutor and the students’ role; whereas the time assigned and the major workload is what least satisfied them. Nevertheless, satisfaction in general was high.Conclusion: The PBL methodology reported successful results according to nursing students’ opinions. It was reported that PBL improves communication and the students’ feedback is implemented. There is a correlation between the teaching and learning process not only in evaluation assessment but also in personal treatment in respect to the benefits to each other.Introducción: El objetivo de esta investigación fue determinar el grado de satisfacción de  los  estudiantes de Enfermería  después de utilizar la metodología Aprendizaje Basado en Problemas. Material y métodos: Estudio descriptivo y transversal. La muestra estuvo formada por 134 estudiantes de 2º de Grado de Enfermería de la Universidad de Valladolid. Después de la implementación de ABP  se administró la escala de satisfacción de la Universidad de la Colima (México). Para el análisis de datos se utilizó el programa SPSS y  se realizó el análisis del contenido de las justificaciones de las respuestas.Resultados: A los estudiantes, los contenidos de los casos clínicos  les resultaron  interesantes, prácticos, útiles y variados. Un 55% de los discentes prefiere la metodología tradicional frente al Aprendizaje Basado en Problemas  y  a un 78%  le gustó esta nueva metodología. El aprendizaje activo a través de Aprendizaje Basado en Problemas, supuso una alta motivación y una elevada satisfacción percibida por los estudiantes  respecto a los contenidos,  el proceso tutorial, y los roles del  tutor y  del alumno;  mientras que el tiempo asignado  y  la mayor carga de trabajo  es lo que menos les satisface, aunque la satisfacción en general  fue elevada.Conclusiones: Utilizar una metodología ABP aporta una elevada satisfacción en los estudiantes de Enfermería. Resulta favorable la retroalimentación constante en el proceso de enseñanza-aprendizaje, tanto en sesiones de evaluación, como en el trato personal y se mejora la comunicación en el aula.

La formación de educadores ambientales en México: avances y perspectivas

La formación de educadores ambientales fue planteada como un imperativo del campo desde los primeros años de su implantación en México. Si bien el desarrollo de programas de profesionalización en la forma de diplomados, especializaciones y maestrías ha sido continuo, también ha sido vulnerable a los cambios en las propias universidades de adscripción, así como a los de las políticas ambientales gubernamentales. El presente artículo da cuenta de esta historia. Se conceptualiza el problema, se resume el perfil actual que se observa y se apuntan algunas salidas que se han ido construyendo para fortalecer este campo. En este sentido, destaca especialmente el hecho de que diversas maestrías y doctorados en ciencias o en educación aceptan propuestas de investigación en educación ambiental. Con ello, la esfera de profesionalización se ha expandido más allá del circuito de los educadores ambientales, lo que ha favorecido el diálogo y los intercambios creativos y productivos con otras áreas de conocimiento y alrededor de diversas te-máticas, entre ellas lo intercultural, la conservación, las ciencias, el cambio climático, la literatura y la poesía, entre otras, que en su conjunto ofrecen una perspectiva sobre los procesos de profesionalización de los educadores ambientales en México

Dirichlet Matrix Factorization: A Reliable Classification-Based Recommender System

Traditionally, recommender systems have been approached as regression models aiming to predict the score that a user would give to a particular item. In this work, we propose a recommender system that tackles the problem as a classification task instead of as a regression. The new model, Dirichlet Matrix Factorization (DirMF), provides not only a prediction but also its reliability, hence achieving a better balance between the quality and quantity of the predictions (i.e., reducing the prediction error by limiting the model’s coverage). The experimental results conducted show that the proposed model outperforms other models due to its ability to discard unreliable predictions. Compared to our previous model, which uses the same classification approach, DirMF shows a similar efficiency, outperforming the former on some of the datasets included in the experimental setup