Sistemas recomendadores de contenido bibliográfico en bibliotecas universitarias

Disponible en DVD

Tesis (Bibliotecólogo), Tesis (Licenciado en Ciencias de la Documentación) Universidad de Playa Ancha de Ciencias de la Educación, 2018

RESUMEN:Este trabajo de investigación gira en torno a los datos masivos (Big Data), la aparición de nuevas herramientas para procesar grandes cantidades de información y la biblioteca universitaria.Se propone la integración de un sistema recomendador bibliográfico en una biblioteca universitaria. Para ello se efectúa, en primer lugar, una revisión bibliográfica en torno a esta tecnología y sus posibilidades en el área de la de educación, y principalmente en las bibliotecas universitarias. Para llevar a cabo esta tarea se recurrió a una base de datos de préstamos comprendidos entre Enero y Octubre de 2018 pertenecientes a una biblioteca universitaria.Los datos se analizaron a través de tablas dinámicas de excel, previa preparación del data set, que consistió en filtrar los datos más apropiados para los objetivos de la investigación. Una vez preparado el data set, se realizó un analisis exploratorio de los datos para comprender cómo estaban distribuidos, y de esta manera poder generar unmétodo que permitiera procesarlos para poder ejecutar el algoritmo de recomendación de contenido bibliográfico. El procesamiento de los registros de préstamos finalizó con la ejecución de la función de similaridad coseno, que otorgó como resultado las medidas de similaridad necesarias para poder establecer las recomendaciones para los usuarios.Palabras Claves: Sistemas Recomendadores, Big Data, Aprendizaje automático, algoritmo de recomendación, lenguaje R, bibliotecas universitarias.