Un modelo preliminar para la recomendación de ítems basada en resúmenes textuales

Los sistemas de recomendacion constituyen hoy una de las principales areas de investigacion dentro de la Inteligencia Artificial. U na de las tecnicas mas u sadas p or e stos s istemas es el filtrado b asado e n c ontenido, q ue b asa s us recomendaciones en los items consumidos por un usuario y sus caracteristicas. Describir estas caracteristicas de manera automatica puede ser todo un desafiio. En este trabajo se propone un enfoque basado en aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural para realizar recomendaciones personalizadas usando filtrado basado en contenido. Se analizaron diferentes modelos usando redes neuronales. Se detallan experimentos preliminares en el dominio de las peliiculas con resultados muy prometedores.