Recomendación de objetos de aprendizaje con base en opiniones escritas por usuarios

Actualmente la cantidad de recursos educativos disponibles en Internet ha crecido hasta límites insospechados, dando lugar al problema de sobrecarga de información. La tarea de buscar recursos que sean relevantes para los usuarios se ha convertido en una tarea tediosa. Con el fin de facilitarles la tarea a los usuarios y presentarles solo los recursos que ellos necesitan se implementan los sistemas recomendadores en el dominio de e-learning. Los métodos actuales de recomendación necesitan que los usuarios valoren los objetos de aprendizaje, muchos usuarios son reacios a valorarlo de forma explícita y el éxito de las recomendaciones depende de la cantidad de valoraciones obtenidas. Es común que en lugar de completar formularios con valoraciones de dichos objetos, muchos usuarios prefieran usar el lenguaje natural y expresar sus opiniones sobre ellos en forma de texto libre, similar a una conversación con un amigo. En este artículo se presenta un mecanismo que formaliza el proceso de selección y la recuperación de las opiniones textuales sobre objetos de aprendizaje y la utilización de esas opiniones para la recomendación de recursos educativos. Los resultados obtenidos demuestran que los usuarios se sienten más satisfechos con recomendaciones soportadas con base en el juicio de otras personas

Social Relations and Methods in Recommender Systems: A Systematic Review

With the constant growth of information, data sparsity problems, and cold start have become a complex problem in obtaining accurate recommendations. Currently, authors consider the user's historical behavior and find contextual information about the user, such as social relationships, time information, and location. In this work, a systematic review of the literature on recommender systems that use the information on social relationships between users was carried out. As the main findings, social relations were classified into three groups: trust, friend activities, and user interactions. Likewise, the collaborative filtering approach was the most used, and with the best results, considering the methods based on memory and model. The most used metrics that we found, and the recommendation methods studied in mobile applications are presented. The information provided by this study can be valuable to increase the precision of the recommendations

Recommendation of learning objects based on opinions written by users

Actualmente la cantidad de recursos educativos disponibles en Internet ha crecido hasta límites insospechados, dando lugar al problema de sobrecarga de información. La tarea de buscar recursos que sean relevantes para los usuarios se ha convertido en una tarea tediosa. Con el fin de facilitarles la tarea a los usuarios y presentarles solo los recursos que ellos necesitan se implementan los sistemas recomendadores en el dominio de e-learning. Los métodos actuales de recomendación necesitan que los usuarios valoren los objetos de aprendizaje, muchos usuarios son reacios a valorarlo de forma explícita y el éxito de las recomendaciones depende de la cantidad de valoraciones obtenidas. Es común que en lugar de completar formularios con valoraciones de dichos objetos, muchos usuarios prefieran usar el lenguaje natural y expresar sus opiniones sobre ellos en forma de texto libre, similar a una conversación con un amigo. En este artículo se presenta un mecanismo que formaliza el proceso de selección y la recuperación de las opiniones textuales sobre objetos de aprendizaje y la utilización de esas opiniones para la recomendación de recursos educativos. Los resultados obtenidos demuestran que los usuarios se sienten más satisfechos con recomendaciones soportadas con base en el juicio de otras personas.Currently the number of educational resources available on the Internet has grown to unsuspected limits, giving rise to the problem of overloading information. The task of finding resources that are relevant to users is It has become a tedious task. In order to make it easier for users and present them with only the resources they need systems are implemented recommenders in the domain of e-learning. Current methods of recommendation need users to value the learning objects, many users are reluctant to value it explicitly and the success of the Recommendations depend on the number of ratings obtained. It is common that instead of completing forms with evaluations of said objects, many users prefer to use natural language and express their opinions about them in the form of free text, similar to a conversation with a friend. In This article presents a mechanism that formalizes the selection process and the recovery of textual opinions about learning objects and the use of these opinions for the recommendation of educational resources. The The results obtained show that users feel more satisfied with recommendations supported based on the judgment of other people