Desarrollo de sistemas de recomendación utilizando información proveniente de redes sociales para mitigar el problema del arranque en frío.
DOI:
https://doi.org/10.64041/riidg.v2i1.8Palabras clave:
Sistemas de recomendación, Redes sociales, Arranque en frío, Integración de datos, Aprendizaje automáticoResumen
Los sistemas de recomendación son herramientas fundamentales en múltiples plataformas digitales, ya que permiten personalizar la experiencia del usuario al sugerir productos, servicios o contenidos relevantes. Sin embargo, uno de los principales desafíos que enfrentan estos sistemas es el denominado problema del arranque en frío (cold-start problem), el cual se presenta cuando no se dispone de suficiente información sobre un nuevo usuario o ítem para generar recomendaciones precisas. Este problema puede impactar negativamente en la eficacia del sistema, especialmente en las etapas iniciales de interacción o cuando se incorporan nuevos elementos al catálogo.
Una estrategia efectiva para abordar esta limitación es la integración de información extraída de redes sociales. Las plataformas sociales modernas contienen una gran cantidad de datos generados por los usuarios, tales como publicaciones, "me gusta", comentarios, relaciones de amistad, ubicación geográfica, preferencias declaradas y comportamientos de navegación. Estos datos permiten construir perfiles de usuario más completos desde el inicio, lo cual facilita la generación de recomendaciones incluso en ausencia de interacciones históricas dentro del sistema principal.
El uso de información proveniente de redes sociales permite implementar enfoques híbridos que combinan técnicas de filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y aprendizaje profundo. En particular, la minería de datos sociales y el procesamiento de lenguaje natural (PLN) posibilitan extraer características semánticas y contextuales relevantes. Además, se pueden aprovechar grafos de relaciones sociales para identificar comunidades, detectar similitudes entre usuarios y predecir intereses latentes.
Los sistemas de recomendación que incorporan datos sociales presentan varias ventajas: mejoran la precisión en escenarios de escasa información, aceleran la adaptación del sistema a nuevos usuarios, y permiten una mayor personalización contextualizada. No obstante, también plantean retos importantes, como la gestión de la privacidad de los datos, el tratamiento del ruido y la veracidad de la información, así como la necesidad de integrar múltiples fuentes heterogéneas de datos en tiempo real.
En conclusión, el desarrollo de sistemas de recomendación apoyados en redes sociales representa una línea de investigación y aplicación prometedora para superar el problema del arranque en frío. Este enfoque no solo mejora la experiencia del usuario desde las primeras interacciones, sino que también abre oportunidades para enriquecer el diseño de algoritmos más robustos, adaptativos y centrados en el comportamiento social digital.
Citas
Guy, I., & Carmel, D. (2013). Proceedings of the 20th international conference companion on World wide web. ACM Digital Library. https://www.ambuehler.ethz.ch/CDstore/www2011/companion/p283.pdf
Jamali, M. (2013). Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems. ACM Digital Library. https://scispace.com/pdf/a-matrix-factorization-technique-with-trust-propagation-for-s646jttx0m.pdf
Ma, H., King, I., & Lyu, M. R. (2009). Learning to recommend with social trust ensemble. Proceedings - 32nd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR 2009, 203–210. https://doi.org/10.1145/1571941.1571978
Poria, S., Cambria, E., & Gelbukh, A. (2016). Aspect extraction for opinion mining with a deep convolutional neural network. Knowledge-Based Systems, 108, 42–49. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.06.009
Ricci, F., Shapira, B., & Rokach, L. (2015). Recommender systems: Introduction and challenges. In Recommender Systems Handbook, Second Edition (pp. 1–34). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7637-6_1
Schein, A. I., Popescul, A., Ungar, L. H., & Pennock, D. M. (2002). Methods and metrics for cold-start recommendations. 253–260. https://doi.org/10.1145/564376.564421
Tang, J., Hu, X., & Liu, H. (2013). Social recommendation: a review. Social Network Analysis and Mining, 3(4), 1113–1133. https://doi.org/10.1007/s13278-013-0141-9
Zhang, S., Yao, L., Sun, A., & Tay, Y. (2019). Deep learning based recommender system: A survey and new perspectives. In ACM Computing Surveys (Vol. 52, Issue 1). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3285029
Zhoua, T., Kuscsik, Z., Liu, J. G., Medo, M., Wakeling, J. R., & Zhang, Y. C. (2010). Solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 107(10), 4511–4515. https://doi.org/10.1073/pnas.1000488107
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Revista internacional de Investigación y Desarrollo Global
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
