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Análisis de autorías institucional

Jorro-Aragoneses J.l.Autor o Coautor

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11 de febrero de 2022
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Conferencia Publicada
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A hybrid CBR approach for the long tail problem in recommender systems

Publicado en:Lecture Notes In Computer Science. 10339 LNAI 35-45 - 2017-01-01 10339 LNAI(), DOI: 10.1007/978-3-319-61030-6_3

Autores: Alshammari G; Jorro-Aragoneses J; Kapetanakis S; Petridis M; Recio-García J; Díaz-Agudo B

Afiliaciones

Middlesex University - Autor o Coautor
Universidad Complutense de Madrid - Autor o Coautor
University of Brighton - Autor o Coautor

Resumen

Recommender systems is an important tool to help users find relevant items to their interests in a variety of products and services including entertainment, news, research articles, and others. Recommender systems generate lists of recommendations/suggestions based on information from past user interactions, choices, demographic information as well as using machine learning and data mining. The most popular techniques for generating recommendations are through content-based and collaborative filtering with the latter used to provide user to user recommendations. However, collaborative filtering suffers from the long tail problem, i.e., it does not work correctly with items that contain a small number of ratings over large item populations with respectively large numbers of ratings. In this paper, we propose a novel approach towards addressing the long tail recommendation problem by applying Case-based Reasoning on “user history” to predict the rating of newly seen items which seem to belong to the long tail. We present a hybrid approach and a framework implemented with jCOLIBRI to evaluate it using the freely available Movielens dataset [8]. Our results seem promising and they seem to improve the existing prediction outcomes from the available literature.

Palabras clave

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 3.7, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions Jul 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-26, el siguiente número de citas:

  • WoS: 13
  • Scopus: 18

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-26:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 17.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 17 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 0.85.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: United Kingdom.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (JORRO ARAGONESES, JOSE LUIS).