Análisis de métricas de similaridad usadas en un algoritmo de filtro colaborativo basado en el usuario para recomendar materias de pregrado

Abstract

Los sistemas de recomendación son ampliamente utilizados hoy en día gracias a su capacidad de analizar las preferencias de usuarios y sugerir ítems. En el ámbito educativo son aplicados principalmente en la recomendación de objetos de aprendizaje y en la guía de decisión de cursos que deben tomar los estudiantes. El uso de los recomendadores, en su mayoría, no toma en cuenta el tiempo en el que los usuarios mostraron preferencias por ítems. Consideramos el tiempo como una variable importante para la aplicación de un sistema de recomendación académico donde sea primordial el estudio de las decisiones del estudiante a lo largo de su carrera. Por ejemplo, el semestre donde un estudiante toma una materia.