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Title: Evaluación del desempeño computacional de sistemas de recomendación aplicado a bases de datos farmacológicas : implementación de un sistema de recomendación de filtrado colaborativo para predicción de interacciones farmacológicas.
Authors: Burbano Rosero, Cinthia Mayte
Keywords: TECNOLOGÍA
DISPOSITIVOS INTELIGENTES
FARMACEÚTICA
BIOINFORMÁTICA
BASES DE DATOS
Issue Date: Oct-2022
Publisher: Quito : EPN, 2022.
Citation: Burbano Rosero, C.M.(2022). Evaluación del desempeño computacional de sistemas de recomendación aplicado a bases de datos farmacológicas : implementación de un sistema de recomendación de filtrado colaborativo para predicción de interacciones farmacológicas. 23 páginas. Quito : EPN.
Abstract: In recent years with the advances and development of new technologies, a wide variety of smart devices have been born and with it the growth of information on the web which has generated a problem of information overload, which is why they have been developed to over the years recommender systems that allow easy retrieval and classification of information. For a recommendation system to achieve its objective of making recommendations to its users, it needs to collect information from users through a collection and/or feedback process, this information collection is achieved through the use of surveys or article qualifications that allow to classify the information according to the preference of the users.Information overload occurs when there is a large volume of information that can exceed the processing of human beings, which can sometimes generate frustration and/or obtaining irrelevant information. In the pharmaceutical environment, information overload is not an isolated problem, which implies a better treatment of information in order to provide users with recommendations based on their needs and their profile. Hence the importance and growing interest of the technologies involved in these fields of analysis of large amounts of data such as Big Data. The present work focuses specifically on the development of a collaborative filtering optimization system, based on the existing activity between compounds and cells of the pharmacological databases prior to data processing, in this area it seeks to establish a system that allows us to determine the existing activity automatically with the minimum effort required.
Description: En los últimos años con los avances y desarrollo de nuevas tecnologías, han nacido una gran variedad de dispositivos inteligentes y con ello el crecimiento de información en la web lo cual ha generado un problema de sobrecarga de información, razón por la cual se han desarrollado a lo largo de los años los sistemas de recomendación que permitan una fácil recuperación y clasificación de la información. Para que un sistema de recomendación logre cumplir con su objetivo de realizar las recomendaciones a sus usuarios, necesita recopilar información de los usuarios a través de un proceso de recopilación y/o retroalimentación, esta obtención de información se la logra mediante el uso de encuestas o calificaciones de artículos que permiten clasificar la información de acuerdo a la preferencia de los usuarios. La sobrecarga de información ocurre cuando existe un gran volumen de información que puede exceder el procesamiento de los seres humanos lo que en ocasiones puede generar frustración y/o obtención de información irrelevante. En el medio farmacéutico la sobrecarga de información no es un problema aislado, lo cual implica un mejor tratamiento de la información para poder brindar a los usuarios recomendaciones basadas en sus necesidades y en su perfil. De ahí nace la importancia e interés creciente de las tecnologías involucradas en estos campos de análisis de grandes cantidades de datos como Big Data. El presente trabajo se centra específicamente en el desarrollo de un sistema de recomendación de filtrado colaborativo, basado en la actividad existente entre compuesto y célula de las bases de datos farmacológicas previo a un procesamiento de datos, en este ámbito se busca establecer un sistema que nos permita determinar la actividad existente de forma automática con el mínimo esfuerzo requerido.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23222
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