Sistema de recomendación basado en redes neuronales competitivas

Abstract

En la presente memoria se expone la implementación del algoritmo de un sistema de recomendación basado en el PCACL (Principal Components Analysis Competitive Learning), que es una red neuronal competitiva que realiza un análisis de componentes principales (PCA) en cada neurona. Además, se exponen las razones por las cuales se ha elegido este algoritmo como el núcleo del sistema de recomendación y la importancia de que se realice un buen entrenamiento de la red neuronal. La implementación del sistema de recomendación se ha realizado en el lenguaje de programación R con la ayuda del entorno de trabajo RStudio, de los cuáles se detallan las características más relevantes en el proceso de esta implementación. Finalmente se realizan y estudian las pruebas realizadas al sistema para comprobar si es fiable o no y si se podría mejorar el algoritmo.