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Técnicas de deep learning para la caracterización de imágenes en sistemas de recomendación

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BlancoMallo_Eva_TFG_2019.pdf (9.864Mb)
Use este enlace para citar
http://hdl.handle.net/2183/24128
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Colecciones
  • Traballos académicos (FIC) [715]
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítem
Título
Técnicas de deep learning para la caracterización de imágenes en sistemas de recomendación
Autor(es)
Blanco Mallo, Eva
Directores
Remeseiro López, Beatriz
Bolón-Canedo, Verónica
Fecha
2019
Centro/Dpto/Entidad
Universidade da Coruña. Facultade de Informática
Descripción
Traballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría informática. Curso 2018/2019
Resumen
[Resumen] En este proyecto se estudian diferentes técnicas de deep learning aplicadas a la extracción de características de imágenes que posteriormente serán utilizadas en un sistema de recomendación. Para ello, desarrollaremos un sistema de clasificación binaria que hará uso de las imágenes extraídas de las valoraciones a restaurantes publicadas por los usuarios de TripAdvisor. Se estudiarán y analizarán diferentes aproximaciones para obtener el vector de características que mejor defina una imagen dada, utilizando diferentes modelos de la bibliografía y variantes de los mismos, concretamente redes convolucionales y autoencoders. Además, se aplicarán distintas técnicas de aprendizaje máquina para tratar los problemas de desbalanceo presentes en el conjunto de datos disponible y para evaluar los resultados obtenidos en la predicción de los gustos de los usuarios.
Palabras clave
Extracción de características en imágenes
Recomendación personalizada de restaurantes
TripAdvisor
Sistemas recomendadores inteligentes
Autoencoders convolucionales
CNN
Data augmentation
Transfer learning
 
Derechos
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España

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