Examinando por Autor "Yera Toledo, Raciel"
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Ítem Desarrollo de métodos de explicabilidad para sistemas de recomendación grupal(2023-10-03) Sahraoui Ouardighi, Mohamed; Martínez López, Luis; Yera Toledo, Raciel; Universidad de Jaén. InformáticaEste trabajo de fin de máster se centra en el desarrollo de métodos de explicabilidad para sistemas de recomendación grupal. El objetivo principal es proporcionar explicaciones claras y comprensibles sobre las recomendaciones generadas en un contexto grupal, donde múltiples usuarios están involucrados y se consideran las preferencias y restricciones del grupo. El enfoque metodológico se basa en una revisión de la literatura existente sobre técnicas de recomendación y explicabilidad en sistemas de recomendación. A partir de esta revisión, se diseñarán y desarrollarán métodos de explicabilidad adaptados para sistemas de recomendación grupal. Además, se llevarán a cabo experimentos y análisis comparativos para evaluar la efectividad y calidad de los métodos de explicabilidad desarrollados. Los resultados obtenidos permitirán determinar la eficacia de los métodos propuestos y su capacidad para generar explicaciones comprensibles y relevantes para los usuarios del sistemaÍtem Inteligencia de negocio y en la web : guía docente(2025) Universidad de Jaén. Máster Universitario en Ingeniería Informática; González García, Pedro; Carmona del Jesús, Cristóbal José; Díaz Galiano, Manuel Carlos ; Martínez López, Luis; Yera Toledo, RacielGuía docente de la asignatura para el curso académico vigente.Ítem Programación orientada a objetos: guía docente(2025) Universidad de Jaén. Grado en Ingeniería Informática (E.P.S. Jaén); Balsas Almagro, José Ramón; Jiménez Pérez, Juan Roberto; García Fernández, Javier; Jiménez Zafra, Salud María; Yera Toledo, RacielGuía docente de la asignatura para el curso académico vigenteÍtem “Soy Cupido” sistema de recomendación de citas explicables(2024-11-26) Domingo Fuentes, Álvaro; Quesada Real, Francisco José; Yera Toledo, Raciel; Universidad de Jaén. InformáticaEste trabajo desarrolla “Soy Cupido”, una aplicación web de citas con un sistema de recomendación explicable que ofrece emparejamientos basados en intereses, preferencias y datos personales de los usuarios. Su propósito es brindar recomendaciones personalizadas con explicaciones claras sobre la compatibilidad, aumentando la confianza del usuario en el sistema. El desarrollo empleó metodologías ágiles, utilizando React para el frontend y Flask para el backend, permitiendo un enfoque iterativo centrado en el usuario. Se exploran conceptos de sistemas de recomendación y su evolución en el contexto de las citas en línea, incluyendo técnicas como filtrado colaborativo y personalización mediante aprendizaje automático. La solución incorpora una base de datos en memoria y un algoritmo diseñado para optimizar la experiencia de usuario, asegurando seguridad, escalabilidad y usabilidad. Se realizaron pruebas para validar el sistema y se sugieren mejoras para desarrollos futuros.