Saludos a todos.
Os informamos de que acabamos de lanzar la versión 0.7 de mirotele con todos estos añadidos, y que David Bueno, el jefe de proyecto de Mirotele, ha sido elegido en el Spotlight de Vodafone Global de este mes como Desarrollador del mes.
Y encima es guapo y buena gente, pena que se esté quedando calvo. De pensar, sin duda.
La mayoría de nosotros, al levantarnos, somos algo parecido a esto.
Otros piensan en el pelo que se les está cayendo, otros en que ya no se la encuentran, otras en las estrías que empiezan a aparecer, otros en el fantástico día que les espera por delante.
Gonzalo no, Gonzalo se levanta y te casca esto en el twitter:
@recuenco : ¿Y si el único sistema de recomendación k realmente funciona son los propios usuarios? Tormento filosófico de mañana
Obviamente los problemas de Gonzalo con la serotonina no los puedo gestionar, para eso están los psiquiatras, vertiente rata. Pero a sus cuitas si puedo responder, a mi juicio.
Y la respuesta es: No, ni de coña. Por varios motivos.
Primero acudamos a una metapregunta: ¿Por qué Gonzalo se puede plantear un escenario como ése? Y una metarespuesta: Por las limitaciones inherentes a la recomendación tal y como la conocemos hasta ahora:
Mencioné este tema el el post sobre recomendadores balanceados, con lo que no voy a insistir más. Sin embargo, los problemas que lleva aparejados las recomendaciones de usuario son múltiples y variadas:
Posiblemente se me ocurra una media docena de argumentos más, pero creo que el punto esta claro: Jamás de los jamases pensemos que porque las tecnologías de recomendación se encuentren en su infancia y sus exponentes más punteros a día de hoy tengan serias limitaciones, nunca vamos a poder superar la recomendación tète-a-tète. El «buzz marketing» o como demonios lo quieren llamar ha surgido como reacción al famoso axioma de Godin «All marketers are liars» y el corolario de Recuenco al mismo «Some are storytellers, some are blatant liars, some become politicians«; pero no nos engañemos, tiene MUCHAS limitaciones.
¿Que no ayuda tampoco? Lo mismo que ha estado lastrando la Inteligencia Artificial toda la vida: El overpromising. ¿Un ejemplo? Los chicos de clicker, que siendo como son un buscador de contenido audiovisual con capacitaciones de recomendación estándar en el mejor de los casos, con sus deux oeufs, te hacen un claim publicitario como «Y te haremos recomendaciones como si te estuviéramos leyendo la mente» (O algo así, no lo puedo poner verbatim porque su web está caída) . Si señor, ahí, gestionando expectativas.
Tenía pensado llamar a este post: Veo las diez de Gonzalo y subo diez más, pero tuve ya problemas con el post de Prusland en términos semánticos y prefiero ir a lo seguro.
Me gustaría poner una cosa encima del papel: Yo no tengo ni p… idea de la industria audiovisual. Mis gurús en esto son fundamentalemnte Gonzalo y luego un montón de gente que me ilumina en todo esto, desde Niko Muñoz, Juanjo Carmena, Jack PVR, JlVazquez… gente que me abre la cabeza como si fuera un melón.
Ahora bien, en personalización aplicada, que es lo mío, que venga quien quiera con las armas que quiera, en el campo que quiera.
Vaya este pseudo disclaimer por delante porque a lo mejor de lo que estoy planteando en este post es algo que no se puede hacer por algo que se me escapa o porque algunas cosas que yo veo claras, resulta que mi desconocimiento de las tripas de la industria me hace decir algo terriblemente ingenuo o de primero de industria audiovisual. Ergo, sean indulgentes con este advenedizo, por favor.
Gonzalo se plantea una serie de escenarios en este post que parece que son de lo más osados, sobre todo por desmitificadores de una serie de convenciones existentes. Muy bien articulado, como de costumbre.
A mi me gustaría ir un poco más allá: Necesitamos construir un ecosistema transmedia.
Un ecosistema donde multiples sistemas especializados en un área transmedia plantean APIs abiertas a otros sistemas para que los usuarios se beneficien de la funcionalidad extendida de manera semitransparente.
Muchas de las cosas que nosotros pensábamos que teníamos que construir las vamos a solucionar con APIs a funcionalidades ya existentes, no tiene sentido que repliquemos Facebook donde necesitamos funcionalidad de Red Social. Kakoe, de hecho intuye eso y la manera de darte de alta es a través de FAcebook ( A nuestro juicio un poco extremo el depositar la responsabilidad de la gestión de tus usuarios en un tercero)
De manera equivalente, la funcionalidad de Mirotele estará abierta en APIs para cualquiera que la quiera invocar siempre y cuando tenga creado un usuario en Mirotele (¿Que sentido tiene hacer una recomendación anónima en un escenario de recomendación balanceada?). Nosotros planteamos este tema por dos razones fundamentales:
¿Por qué el intento de cruce Fringe / Twitter aquí mencionado fracasa a nuestro juicio? Porque pone a la televisión a hacer lo que no sabe hacer bien, que es gestionar en tiempo real y sin interrupciones varias ventanas de texto colusivas. Argumenta chicadelatele que es posiblemente algo solucionable desde el punto de vista de un mejor diseño, pero es que personalmente creo que su lugar no es ese. Twitter brilla en los dispositivos de acceso a internet textual: Portátiles y en menor medida móviles. No tengamos miedo de poner un portátil al mismo tiempo que se ve la tele, transmedia no es un concepto nuevo ¿O es que ninguno de ustedes ha visto un partido de fútbol con el sonido apagado y la radio encendia? Zapatero, a tus zapatos.
¿Por qué nunca existirá un versión de Mirotele «pure set top box» (Sin extensión web)? Porque un aspecto absolutamente clave en la recomendación balanceada, que es la gestión de perfiles multidimensionales complejos, no se puede realizar desde un mando a distancia.
Voy a poner un ejemplo de interacción en un ecosistema Transmedia, end to end:
Gonzalo Martín (personaje ficticio) crea un perfil de consumo televisivo en Mirotele.
Para ir a una feria audiovisual en Bruselas, acude a los hoteles de la compañía H1, multinacional española de la que es cliente y donde asimismo existe una iniciativa de personalización en marcha, que le permite configurar múltiples aspectos de su estancia, y en consecuencia mantiene un perfil determinado asociado a su compañía.
El proveedor de servicios cable/televisión/VoD de la compañía H1 se denomina V1, y es un proveedor noruego con más de 400k camas gestionadas en toda Europa.
Cuando el usuario se conecta al sistema VoD de la compañía H1, V1 que tiene plenamente identificado al cliente y tiene permiso autorizado del mismo para cuestionar a Mirotele sobre sus preferencias en canales de ámbito nacional
El sistema VoD es capaz de detectar dos programas en los canales internacionales del agrado del cliente y le informa de que en ese momento en Kakoe hay una conversación en marcha.
Gonzalo, que es una harpía y en Bruselas llueve de la hostia, se afila el colmillo…
¿Ciencia ficción? En absoluto. Las compañías H1 y V1 existen, el trabajo está hecho (salvo la guinda de Kakoe, lo hemos hecho nosotros), y solamente la crisis y la siempre noble costumbre de poner a financieros a dirigir las compañías que cuando vienen mal dadas (Tratamiento protocolizado: Recorte de gastos, ampliación de capital, fusión con el enemigo) hace que el proyecto esté esperando dormido un cajón.
Sobre este tema que deja caer Gonzalo de los cambios que plantea en temas de medición de audiencias, gestión publicitaria y demás, podría estar hablando meses. No creo que sea el objetivo de este post, pero vaya por delante que pienso en la línea de la gente de Alice: Creo sinceramente que en sistemas como este se generaría información que haría ganar dinero a otra gente, y siguiendo los planteamientos recogidos aquí, validar su capacidad de existencia solamente por su capacidad de generar dicha información.
Pero como Gonzalo me dice, las ideas están en el aire, son sólo de quien las ejecuta. Voy a hablar con la gente de desarrollo de Mirotele para incluir funcionalidad nativa de Kakoe, y si puedo, le encuentran sentido y me dejan, hablaré con la gente de Kakoe para que sea recíproco.
Y si alguno de los actores lo vé como yo (televisiones, proveedores de funcionalidad para el ecosistemas, agencias de medios, inversores, animadores intelectuales…), las necesidades que planteo, y quiere hablar conmigo de como podemos ponerlas en marcha, en lugar de hacer fireworks wanking, que me pida mis datos de de contacto. Vale ya de charlas de cafetería, cambiemos esto de una puñetera vez. 😀
Ay, chico, no conozco ninguna de esas aplicaciones que mencionas, y de hecho prácticamente ninguno de los programas que emiten en las tv, salvo las series que me bajo del emule, y siempre son de cadenas de televisión USA. en mi caso, es como le pidieses feedback a un watusi estándar…
Mirotele Alpha Tester
Cuando lanzamos el Alpha de Mirotele (Octubre – Noviembre del 2008) recibí decenas de respuestas como esta: He dejado de ver la tele, con lo que creo que no te puedo ser de utilidad. Tuve que insistir en que realmente, no habían abandonado la tele, sino que la tele les había abandonado a ellos. Todos ellos eran furibundos consumidores de material audivisual, pero habían desertado. Como «no veo la tele» no era un feedback que me diera muchas pistas, insistí:
Perdonadme que no os haya dado un poco más de contexto.
Realmente me interesáis PORQUE NO VEIS LA TELE y sois gente con criterio.
Consumís contenido audiovisual a manta, pero no la veis en TV. ¿Por qué razón? No me voy a poner en vuestra piel, os voy a dar mi opinión personal, me gustaría saber vuestra visión
- Porque se ha convertido en algo que me da por el c**o, no puedo ver lo que quiero cuando quiero
- Porque tengo otras alternativas de ocio que me interesan más
- Porque la publicidad es insufrible, y no me quiero gastar un pastón en un DVR
Hay un éxodo GIGANTESCO de gente de la TV, y además gente con criterio como vosotros. Yo lo que estoy teniendo es un estudio de mercado con gente excepcionalmente inteligente, marcadores de tendencia, por la cara. Sue me. 🙂
Me gustaría saber, si hay alguna posibilidad, con un dispositivo como este instalado de manera nativa en vuestros aparatos, de que volváis a la televisión, aunque sea parcialmente.
Contexto: Lo hice circular entre la gente de MENSA. Una asociación para gente con C.I. superior a 130. La primera vez que oí hablar de un blog fué a ellos, en el 2002.
Respuestas: Pues sí, es posible que volviera a la televisión.
Iba a apuntarme al Kakoe ese, pero pa qué, si es que no veo nada en la tele… BTW, ¿dónde están los canales TDT?
@rahego, en Twitter
¿Donde quiero ir a parar?
Mirotele, Kakoe, son aplicaciones transmedia. Que involucran medios diferentes. La televisión, as is, está condenada al ostracismo más absoluto, pero con extensiones de funcionalidad, tiene mucho recorrido.
La gente de MENSA no es representativa de la población, me diréis. Los frikis de contenidos televisivos y los iniciados como Jesús Encinar no son representativos de la población, tampoco.
No, pero son los early adopters. Marcan tendencia. Craigslist e Idealista han cambiado los patrones de consumo de la gente. Cuando empezaron, estoy seguro que en Segunda Mano les miraban por encima del hombro, Hoy segunda mano no existe en los kioskos.
Mirotele y Kakoe son ejemplos de los tipos de aplicación que pueden devolver a la gente a la televisión tradicional. Eliminan problemas de sobreoferta, adecuación, tiempo y proporcionan capacidad de sorpresa (Mirotele) o proporcionan interactividad y servicio extendido a la programación tradicional (Kakoe). Como mencioné en un twitteo, el problema de la transmedia es que los usuarios han ido muy por delante de las cadenas en crear servicios asociados. Gonzalo me contaba como veían la F1 y twitteaban hace ya unos meses, y me pareció fascinante.
Cuando fuimos a presentar Mirotele a una compañía clave en la TDT española, nos vinieron a decir:
Sabéis que os encontraréis de frente a las grandes cadenas, ¿verdad?
Pues mira, si yo fuera Vasile, al que tengo por un chico MUY listo, estaría como un campeón intentando participar en las compañías que ofrecen servicios transmedia ahora mismo. Su fórmula tradicional solo tiene camino hacia abajo, y pueden ustedes hacer lo del camión y los frenos, o sumarse al carro de los que proponen algo nuevo.
¿Que plantean muchas complejidades y entre otras cosas no sabemos como gestionarlo publicitariamente? Claro que sí, pero eso es lo divertido.
Tambien se puede mirar al otro lado de la acera y ver como les ha ido a las discográficas por mantener con respirador un modelo muerto. Y llorar, ay, por aquellas golondrinas que ya no volverán.
Paolo Vasile, entrevista en El Mundo Magazine, 14-09-2009
La entrevista completa está aquí:
[…]
P. ¿Cree que el espectador va a acostumbrarse pronto a esa gran cantidad de canales de la TDT o pasará tiempo hasta que pulse más allá del 6 de su mando a distancia?
R. Bueno, ya sobre el 6 no pulsa mucho… Creo que el riesgo hasta que se estabilice la situación, es que el público dedique mucho tiempo a recorrer los canales, y al acabar la ronda, se vaya a dormir. A mi me pasa con el cable… Bueno, los nuevos quitan al resto. Por eso, será imposible recuperar cuotas de audiencia del 20%. Nosotros hemos calculado que los programas líderes tendrán cifras en torno al 14%.
[…]
Funcionalidades añadidas (28/07/2010)
– Se ha creado un nuevo tipo de canales (online) accesibles desde el menú inicial de la web, para los cuales si se selecciona uno de ellos en la parrilla se podrá visualizar directamente en la pantalla de descripción del programa.
– Se ha insertado una barra horaria, encima de cada parrilla para facilitar la localización de cada programa en su franja de emisión
– Se he insertado un reloj en la pantalla principal de la aplicación que muestra la hora actual en todo momento
– Se ha creado una nueva funcionalidad para mostrar la información de un programa a través de la url de la aplicación, pudiéndose acceder a la información del programa escribiendo www.mirotele.com/programa/ y el nombre del programa.
Ej: www.mirotele.com/programa/los simpson
– Se ha internalizado la página de Vodafone 360 para que se pueda visualizar en Inglés.
– Se ha creado la aplicación mirotele en facebook (http://apps.facebook.com/mirotele/ ) que funciona con IE por ahora.
– Se han añadido un serie de mejoras para la página se posicione mejor en los buscadores como google. (p.ej. generación diaria de http://www.mirotele.com/sitemap.xml)
Funcionalidades añadidas (25/01/2010)
– Se ha retrasado la carga de imagen al mostrar la descripción de un programa, para que la respuesta del navegador sea más rápida.
– Se ha creado un nuevo correo que se enviará a aquellos que necesiten recordar su clave de registro.
– Se ha creado de nuevo toda la parte de la página dedicada al usuario registrado, donde se podrán observar las siguientes mejoras:
– Se realiza una única carga de las cuatro pestañas disponibles, siendo más rápida la navegación.
– Se han sincronizado las 2 parrillas en su eje horizontal.
– Se ha optimizado un 300% la velocidad de la aplicación en general.
Funcionalidades añadidas (1/12/2009)
– Se ha introducido un nuevo filtro para restringir las imágenes que no sean adecuadas para todos los públicos
– Se han realizado los cambios necesarios para que se los usuarios que quieran recibir un correo diario y además quieran recibir el de fin de semana, el viernes sólo reciban uno, en lugar de los dos que se recibían actualmente.
– Se ha introducido una nueva alarma, para que un usuario que intente acceder a la aplicación y no tenga activo “javascript” en su navegador, se le avise de que debe conectarlo.
– Se ha mejorado el diseño global de la página eliminando los subrayados de todos los enlaces, para que sea más cómodo a la vista.
– Se ha mejorado el buscador de programas, para que siempre muestre programas que estén próximos para emitirse.
– Se ha mejorado la forma de obtener la lista de programas preferidos por todos los usuarios.
– Cuando se accede a la información de un programa, ahora siempre se mostrará su hora de emisión.
Funcionalidades añadidas (23/10/2009)
– Se ha corregido un error que habia al introducir el código postal. Ahora se incorporan los canales propios del código postal introducido al comienzo de la parrilla, para qeu sean visibles lo antes posible.
– Se ha realizado varias correcciones para que la imagen azul del fondo de la aplicación y el reloj de precarga no se desplacen mientras se carga la pantalla.
– Se ha introducido el texto en las imagenes incluidas para realizar las votaciones(estrellas), explicando el significado de cada una de ellas.
– Se ha realizado una mejora en la forma de mostar la descripción de un programa (Scroll de la descripción, ajuste de próximas emisiones, videos, …).
– Aumentado el número de recomendaciones de los correos a 5 diarias.
– Se han introducido cambios en la forma de obtener las recomendaciones, tanto en la sección «Sorprendeme» como en la sección «Favoritos».
Funcionalidades añadidas (21/9/2009)
– Se ha incorporado en el Logo de Mirotele el número de versión actual.
– En la pantalla de acceso se han incorporado varios enlaces, al blog y a twitter.
– Se ha cambiado el formato de envio de los correos para que sea compatible con Thunderbird 2.0.
– Se ha insertado la clasificación por edad de los programas al final de su descripción.
– Se ha optimizado la parte de recomendaciones basada en recomendaciones colaborativas.
– Se ha introducido la opción de poder ver toda la programación de un canal. Dentro de la parrilla recomendada, p ulsando sobre el icono del canal deseado.
– Se ha introducido una nueva pestaña (parrilla completa), junto a la de recomendaciones para que el usuario que se halla identificado pueda ver toda la programación de sus canales.
– Se ha prohibido el acceso a la aplicación mientras esta se está actualizando. Se muestra un mensaje en la pantalla de acceso que indica esto mismo
Estamos trabajando en:
– Solucionar errores detectados en la parrilla.
Problemas resueltos (09/08/03)
– Mejorado el scroll horizontal de la parrilla en Firefox.
– Solucionador error de la parrilla que se producía al pulsar sobre el scroll vertical cuando no había más canales.
Para los que nos habéis pedido poder linkar el video, lo hemos subido a Youtube.
Tanto Alemby Personalize como la Universidad de Málaga, el núcleo del equipo de investigación y desarrollo de QueTVeo, han estado trabajando en diferentes funcionalidades de la aplicación combinada de “Tecnologías de Personalización Aplicada”, “Tecnologías de Machine Learning” e “Inteligencia Artificial” desde el año 2002.
Durante este período, se han generado toda una serie de trabajos, tesinas, tesis doctorales y materiales diversos de estudio publicados en algunos de los mejores congresos, tanto de tecnología y teoría pura, como en sectoriales e industriales. Habiéndose presentado hasta la fecha seis trabajos en los mejores congresos verticales internacionales.
En concreto, el equipo de desarrollo ha definido una nueva estrategia de recomendación que amplia y mejora las funcionalidades de los Recomendadores existentes de forma radical, desarrollando asimismo todos los componentes necesarios para su implementación.
El primer trabajo que ha articulado de manera definitiva la arquitectura de este nuevo concepto de recomendación se presentó de manera definitiva en el Workshop de la UMAP 2009 (International Conference on User Modeling, Adaptation, and Personalization). El artículo, comprimido a doce páginas, longitud máxima establecida por el congreso, es merecedor de una extensión mucho mayor.
A continuación establecemos una serie de gráficos comparativos entre tecnologías semejantes, indicando el nicho que a nuestro entender esta nueva tecnología de recomendación balanceada puede ocupar dentro del mercado de la recomendación.
Comparativa de técnicas de Recomendación -> Precisión vs. Sencillez
En donde se definen los siguientes conceptos:
– General Search Engine: Motor de búsqueda tradicional como en Google, Amazon …
– General Recommender Engine: Motor de recomendación tradicional ( Last.fm, Strands, …)
– Tweaked Recommender Engine: Motor de recomendación donde se ha producido un fuerte ajuste manual para corregir las limitaciones de las técnicas clásicas de inteligencia colectiva como puede ser la mejora en los algoritmos en Netflix desde el concurso lanzado: http://www.netflixprize.com/index
– Balanced Recommender Engine: Motor de recomendación que balancea técnicas de Inteligencia Artificial con técnicas de Personalización Aplicada, Taxonomía Avanzada, etc.
En la siguiente gráfica se compara la capacidad de proporcionar una buena recomendación de manera flexible. La capacidad de hacer “tweaking” sobre los diferentes aspectos que contribuyen a la recomendación, mejora radicalmente la efectividad de la misma. Asimismo, la posibilidad de “self fulfilling” es absolutamente clave en cualquier entorno que aspire a dar una personalización de calidad en un entorno de múltiples variables que contribuyen a la recomendación, la posibilidad que ofrecen los recomendadores balanceados contribuye a mejorar de manera notable la flexibilidad de los mismos.
Comparativa de técnicas de Recomendación -> Precisión vs. Sencillez
En donde se definen los siguientes conceptos:
– General Search Engine: Motor de búsqueda tradicional como Google, Bing …
– General Recommender Engine: Motor de recomendación tradicional ( Last.fm, Strands, …)
– Tweaked Recommender Engine: Motor de recomendación donde se ha producido un fuerte ajuste manual para corregir las limitaciones de las técnicas clásicas de inteligencia colectiva como puede ser la mejora en los algoritmos en Netflix desde el concurso lanzado: http://www.netflixprize.com/index
– Balanced Recommender Engine: Motor de recomendación que balancea técnicas de Inteligencia Artificial con técnicas de Personalización Aplicada, Taxonomía Avanzada, etc.
En la siguiente gráfica se compara la capacidad de proporcionar una buena recomendación de manera flexible. La capacidad de hacer “tweaking” sobre los diferentes aspectos que contribuyen a la recomendación, mejora radicalmente la efectividad de la misma. Asimismo, la posibilidad de “self fulfilling” es absolutamente clave en cualquier entorno que aspire a dar una personalización de calidad en un entorno de múltiples variables que contribuyen a la recomendación, la posibilidad que ofrecen los recomendadores balanceados contribuye a mejorar de manera notable la flexibilidad de los mismos.
Comparativa de técnicas de Recomendación -Precisión vs. Flexibilidad
Principalmente basados en la gestión de perfiles multidimensionales mediante técnicas de “Profile Product Matching (PPM)”, segmentaciones contextuales, mecanismos de intercambio positivo,… Las técnicas de perfilado PPM utilizadas simplifican en gran medida el proceso de vinculación à recomendación y aumentan de manera espectacular la precisión de las recomendaciones efectuadas.
Todas estas tecnologías han abandonado la fase conceptual y académica y ya se encuentra madura en varios productos comerciales; Strands, The Filter, Netfix,… Sin embargo, sus estrategias de personalización están en estados mucho más primitivos de lo aquí planteando. Lo que se vende como personalización en todos estos sistemas de recomendación es una aproximación bastante rudimentaria, basada fundamentalmente en filtrado colaborativo. Hay un problema semántico debido a lo poco intimidante que es la palabra “personalización”, pero es una disciplina en realidad muy compleja y con muchas variantes.
Las recomendaciones de programación en Mirotele se realizan utilizando una combinación de diferentes algoritmos de recomendación que dan como resultado recomendaciones que mejoran su eficacia cuanto más información tiene de cada usuario. El usuario se siente más cómodo y percibe que sus gustos están bien reconocidos por la aplicación tras un breve proceso de entrenamiento. El entrenamiento se realiza simplemente evaluando programas que al usuario le gustan o no, indicando cuáles son sus programas favoritos o seleccionando palabras clave o etiquetas que pueden ser de su interés. Para las recomendaciones se utilizan modelos a largo y corto plazo.
En los modelos a largo plazo se almacena información/características que son de interés del usuario y que si cambia no será de forma muy frecuente (ejemplos: aficionado al Real Madrid, películas de Brad Pitt, ver la tele por la noche, interés por la economía…).
Los modelos a corto plazo guardan información reciente que puede no perdurar en el tiempo. El modelo a corto plazo se crea con los programas que el usuario haya evaluado recientemente. Este modelo de usuario tiene un efecto de pérdida de memoria que consiste en reducir cada cierto tiempo (día, semana, mes…) todas las certezas disponibles en el modelo del usuario dando más importancia a las interacciones recientes.
Estos ajustes a corto y largo plazo se combinan con algoritmos de recomendación basados en el contenido de los programas, y algoritmos de recomendación colaborativos, que recomiendan programas porque a usuarios con un perfil similar al del usuario les ha resultado interesante (similar a lo que hace Amazon.com). Como algoritmos principales se utilizan para las recomendaciones basadas en el contenido el algoritmo WNBM (Weighted Naive Bayes Method) desarrollado como parte de la tesis doctoral de Don David Bueno y “Slope One” para la parte colaborativa. Continuamente se están estudiando nuevas posibilidades para mejorar las recomendaciones como parte de las investigaciones asociadas al proyecto. Parte de los resultados de este trabajo están publicados en conferencias especializadas.
Las recomendaciones mixtas bayesianas, basadas en perfil, se muestran mucho más precisas y eliminan las derivas producidas por sistemas con poca información o con período corto de aprendizaje.
Mirotele - The Blog 