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CUARTO/AII/Teoria_2526.md

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+# <mark style="background: #FFF3A3A6;">Introducción a la Recuperación de Información y Sistemas de Recomendación</mark>
+## <mark style="background: #ADCCFFA6;">Conceptos básicos</mark>
+La **Recuperación de Información (IR)** trata de representar, almacenar y organizar datos no estructurados. Es básicamente el proceso de buscar información en una colección de documentos mediante una **consulta (query)**. Hay dos paradigmas:
+- **Recuperación:** tenemos clara la información que queremos recuperar y vamos a la página de inmediato.
+- **Búsqueda:** hay que "navegar" hasta encontrar lo que queremos.
+## <mark style="background: #ADCCFFA6;">Recuperación de la Información</mark>
+- **Primera generación:** modelos booleanos, vectoriales y probabilísticos. Ej: Lycos.
+- **Segunda generación:** toda la web es un grafo donde los vértices son los documentos y las aristas enlaces entre ellos. Ej: Google.
+- **Tercera generación:** Open research
+### <mark style="background: #FFB86CA6;">Conceptos básicos</mark>
+- Hay una **necesidad de información** que se expresa como una query en **formato libre**.
+- La query **codifica** la información.
+- La query es un **documento** que se comparará con los documentos en la colección.
+- **Efectividad** VS **Eficiencia**
+- Funciones de similaridad
+- Buscar **secuencial** o **paralelo**?
+### <mark style="background: #FFB86CA6;">Taxonomía de la búsqueda web</mark>
+Las queries se pueden clasificar en 3 clases:
+- **Navegacional:** quiero ir a una web y no sé la URL, busco una palabra y navego para encontrar la web (~20%).
+- **Informacional:** quiero adquirir información de una página en la que sé que existe (~50%).
+- **Transaccional:** quiero realizar una actividad comercial en una web (~30%).
+### <mark style="background: #FFB86CA6;">Problemas</mark>
+-  Colección de datos **muy** grande que es dinámica, auto-organizada y hiperenlazada. 
+- Consultas **muy cortas**.
+- Usuarios **no sofisticados** en tecnología.
+- **Dificultad para juzgar la relevancia** y rankear resultados.
+- **Sinonimia** y **ambigüedad**.
+
+A la hora de elegir una estrategia, depende de varios factores:
+- La **naturaleza** de la información que se quiere buscar
+- La **estructura** del **contenido del repositorio**
+- Las **herramientas de búsqueda** disponibles
+- La **habilidad** del usuario para usar herramientas de búsqueda
+### <mark style="background: #FFB86CA6;">Búsqueda de información y toma de decisiones</mark>
+Están estrictamente relacionadas. O bien buscamos información para tomar decisiones, o tomamos decisiones respecto a qué información consideramos o cuándo parar de buscar (debido a la sobrecarga de información de la web).
+## <mark style="background: #ADCCFFA6;">Sistemas de Recomendación</mark>
+Se basa en 3 cosas:
+- **Predicción de puntuación:** el sistema debe ser capaz de puntuar un item que el usuario no ha puntuado (númerica: regresión, discreta: clasificación).
+- **Ranking:** el sistema debe ser capaz de calcular una puntuación para cada item y entonces rankearlo respecto a esa puntuación.
+- **Selección:** el sistema debe de disponer de un modelo que seleccione los $N$ items más relevantes.
+### <mark style="background: #FFB86CA6;">Sistemas colaborativos</mark>
+El sistema intentará **predecir** la opinión que tendrá el usuario en diferentes items y será capaz de recomendar "el mejor" item basado en los **gustos previos del usuario** y de **otros usuarios parecidos a este**.
+#### <mark style="background: #D2B3FFA6;">Matriz de rating</mark>
+![[Pasted image 20260217115003.png|450]]
+#### <mark style="background: #D2B3FFA6;">Sistemas colaborativos y Google</mark>
+Los motores de búsqueda no son sistemas de recomendación, PERO, tienen varias similaridades:
+- Los dos **rankean** items
+- El ranking se basa en las **opiniones de usuarios**
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+Para rankear páginas se cuentan los **inlinks** o enlaces que referencian dichas páginas. Las páginas no son igual de importantes.
+
+El voto de cada link es **proporcional** a la importancia de la **página fuente**. Si la página $P$ con importancia $x$ tiene $n$ enlaces de salida, cada enlace obtiene $x/n$ votos.
+#### <mark style="background: #D2B3FFA6;">Sistemas de Recomendación VS Motores de búsqueda</mark>
+- Los SR cogen técnicas de los IR (filtro basado en contenido por ejemplo). 
+- Los IR tratan con **repositorios grandes de datos no estructurados** mientras que los SR están enfocados a **tópicos únicos**. 
+- Los IR están recibiendo cada día más **personalización**. 
+- Los IR **localizan contenido relevante** para el usuario, que debería ser capaz de evaluar dicha relevancia.
+- Los RS **diferencian contenido relevante** para el usuario, que no tiene conocimiento para evaluar la relevancia.