RecSim: Hacia la Evaluación de Sistemas de Recomendación Utilizando un Simulador

Abstract

Los sistemas de recomendación ofrecen recomendaciones personalizadas a usuarios acerca de ítems de distinto tipo (películas, libros, restaurantes, hoteles, lugares a visitar, etc.), aliviando así la sobrecarga de datos que estos experimentan cuando tienen que tomar decisiones al elegir entre diversas alternativas. Debido a su interés tanto para usuarios finales como para empresas, este tipo de sistemas han atraído una intensa actividad investigadora. En concreto, en los últimos años ha crecido el interés por los sistemas de recomendación dependientes del contexto y por su aplicación en escenarios de computación móvil. Sin embargo, existen dificultades para evaluar las propuestas existentes debido a la carencia de conjuntos de datos apropiados para evaluación. En este artículo motivamos el interés de evaluar sistemas de recomendación mediante la realización de simulaciones para recoger datos y opiniones de usuarios reales. Asimismo, describimos las ideas principales detrás de la herramienta RecSim que hemos desarrollado.