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dc.contributor.advisorOrtiz-de-lazcano-Lobato, Juan Miguel 
dc.contributor.authorRocha Muñoz, Teresa
dc.contributor.otherLenguajes y Ciencias de la Computaciónes_ES
dc.date.accessioned2017-04-19T12:50:30Z
dc.date.available2017-04-19T12:50:30Z
dc.date.created2016
dc.date.issued2017-04-19
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10630/13461
dc.description.abstractEn 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.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectAlgoritmos computacionaleses_ES
dc.subjectR (Lenguaje de programación)es_ES
dc.subjectInformática - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subjectGrado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subject.otherSistema de recomendación,es_ES
dc.subject.otherredes neuronales competitivas,es_ES
dc.subject.otherclasificación de productos,es_ES
dc.subject.otherlenguaje de programación R.es_ES
dc.titleSistema de recomendación basado en redes neuronales competitivases_ES
dc.title.alternativeRecommendation system based on competitive neural networkses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.centroE.T.S.I. Informáticaes_ES
dc.cclicenseby-nc-ndes_ES


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