Recommender System based on linked Data

Autores: Cristhian Figueroa Juan Carlos Corrales Maurizio Morisio

Linked Data principles have led to semantically interlink and connect different resourcesat data level regardless the structure, authoring, location etc. Data available on the Web using Linked Data has resulted in a global data space called the Web of Data. Moreover, thanks to the efforts of the scientific community and the W3C Linked Open Data (LOD) project, more and more data have been published on the Web of Data, helping its growth and evolution. This book studies Recommender Systems that use LInked Data as a source for generating recommendations exploiting the large amount of available resources and the relationships between them. Firts, a comprehensive state of the art is preseted in order to indetify and study frameworks and algorithms for RS that rely on Linked Data. Second a framework named AlLied taht makes available implementations of the most used algortihms for resource recommendation based on Linked Data is described. This framework is inteded to use and test the recommendation algorithms in various domains and contexts, and to analyze their behavior under different conditions. Accordingly the framework is suitable to compare the results of these algorithms both in performance and relevance, and to enable the development of innovative applications on top of it

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Ficha técnica

Tema: Ingenierías Autores: Cristhian Figueroa Juan Carlos Corrales Maurizio Morisio ISBN: 978-958-732-380-1 Año: 2019 Idioma: Español Tipo: Físico Presentación: Tapa blanda No. de páginas: 186 Formato: 17x24

Biografía del autor

Cristhian Figueroa
Recibió el B.S. Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones, la Maestría y Doctorado en Telemática de la Universidad del Cauca (Colombia) en 2008, 2012 y 2017, respectivamente. También tiene un doctorado en ingeniería informática y de sistemas del Politécnico di Torino (Italia) en 2017. Es un investigador experimentado, que ha participado en proyectos nacionales e internacionales en Colombia e Italia. Actualmente es docente e investigador del Departamento de Telemática de la Universidad del Cauca. Sus intereses de investigación incluyen web semántica, sistemas de recomendación, aprendizaje automático, sistemas de información móvil, IoT y descubrimiento de procesos comerciales.

Juan Carlos Corrales
Es Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones, Universidad del Cauca, Colombia. Magíster en Ingeniería Telemática, Universidad del Cauca, Colombia. Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Versalles SaintQuentin-en-Yvelines, Francia. Profesor Titular y Líder del Grupo de Ingeniería Telemática de la Universidad del Cauca, Colombia.

Mauricio Morisio
Recibió el doctorado en ingeniería de software y la maestría en ingeniería electrónica del Politecnico di Torino. Es profesor titular en el Politecnico di Torino, Turín, Italia. Anteriormente trabajó dos años como consultor en IGL Technology, París. Y dos años como investigador del Grupo de Ingeniería de Software Experimental de la Universidad de Maryland, College Park. Su interés radica en encontrar, aplicar y evaluar las técnicas y procesos más adecuados para producir mejor software, más rápido

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