Investigador de la Universidad Europea del Atlántico (UNEATLANTICO), participa en un estudio que presenta un sistema de recomendación de productos basado en las indicaciones positivas y negativas del usuario.
En los últimos años, la industria del comercio electrónico ha ganado popularidad, gracias a la tendencia de las compras en línea. Es muy común que los clientes escriban reseñas sobre los productos que adquieren para manifestar sus opiniones; suelen hacerlo de diversos modos, a través de publicaciones en las redes sociales, comentarios en los portales de las marcas y sitios de publicación de reseñas en internet.
Habitualmente, señalan las ventajas y desventajas de los productos y muchas personas se basan en estas opiniones para considerar la calidad de un producto y decidir comprarlo o no. Estas reseñas no solo son útiles para otros consumidores, sino también para las autoridades de las empresas que toman decisiones sobre la adquisición de determinado producto hasta la predicción del precio de las acciones en los mercados bursátiles.
No obstante, es bastante complejo extraer información valiosa de la infinidad de reseñas; dado a que las opiniones y expectativas pueden variar respecto a las características de un mismo producto. Existen varios estudios que clasifican los productos de acuerdo a las especificaciones de los usuarios, sin embargo, suelen enfatizar las expectativas positivas, dejando a un lado los aspectos negativos. Además, todos los estudios existentes muestran los productos a los usuarios de forma similar, no importando las necesidades reales de cada usuario.
Por ello, esta investigación propone un sistema eficiente para seleccionar y clasificar productos según las especificaciones del usuario, basándose en los factores que toman en consideración los aspectos positivos y negativos de dichos factores. Esto muestra el impacto de los diferentes aspectos positivos y negativos de los productos en las características señaladas por el usuario. Para ello, se usó un marco denominado PRUS, para generar una lista de recomendación de productos clasificados.
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