# name
Allyn, A Recommender Assistant for Online Bookstores

# metadata.dc.description[].value
Treballs Finals del Grau d'Economia i Estadística. Doble titulació interuniversitària, Universitat de Barcelona i Universitat Politècnica de Catalunya. Curs: 2017-2018. Tutors: Esteban Vegas Lozano; Salvador Torra Porras

# metadata.dc.description.abstract[].value
(eng) Recommender Systems are information filtering engines used to estimate user
preferences on items they have not seen: books, movies, restaurants or other things for
which individuals have different tastes. Collaborative and Content-based Filtering have
been the two popular memory-based methods to retrieve recommendations but these
suffer from some limitations and might fail to provide effective recommendations. In this
project we present several variations of Artificial Neural Networks, and in particular,
of Autoencoders to generate model-based predictions for the users. We empirically
show that a hybrid approach combining this model with other filtering engines provides
a promising solution when compared to a standalone memory-based Collaborative
Filtering Recommender. To wrap up the project, a chatbot connected to an e-commerce
platform has been implemented so that, using Artificial Intelligence, it can retrieve
recommendations to users.

# metadata.dc.description.abstract[].value
(cat) Els Sistemes de Recomanació són motors de filtratge de la informació que permeten
estimar les preferències dels usuaris sobre ítems que no coneixen a priori. Aquests poden
ser des de llibres o películes fins a restaurants o qualsevol altre element en el qual els usuaris
puguin presentar gustos diferenciats. El present projecte es centra en la recomanació de
llibres.
Es comença a parlar dels Sistemes de Recomanació al voltant de 1990 però és durant
la darrera dècada amb el boom de la informació i les dades massives que comencen a tenir
major repercussió. Tradicionalment, els mètodes utilitzats en aquests sistemes eren dos:
el Filtratge Col·laboratiu i el Filtratge basat en Contingut. Tanmateix, ambdós són
mètodes basats en memòria, fet que suposa diverses limitacions que poden arribar a portar
a no propocionar recomanacions de manera eficient o precisa.
En aquest projecte es presenten diverses variacions de Xarxes Neuronals Artificials per
a generar prediccions basades en models. En concret, es desenvolupen Autoencoders, una
estructura particular d’aquestes que es caracteritza per tenir la mateixa entrada i sortida.
D’aquesta manera, els Autoencoders aprenen a descobrir els patrons subjacents en dades
molt esparses. Tots aquests models s’implementen utilitzant dos marcs de programació:
Keras i Tensorflow per a R.
Es mostra empíricament que un enfocament híbrid que combina aquests models amb
altres motors de filtratge proporciona una solució prometedora en comparació amb un
recomanador que utilitza exclusivament Filtratge Col·laboratiu.
D’altra banda, s’analitzen els sistemes de recomanació des d’un punt de vista econòmic,
emfatitzant especialment el seu impacte en empreses de comerç electrònic. S’analitzen
els sistemes de recomanació desenvolupats per quatre empreses pioneres del sector així
com les tecnologies front-end en què s’implementen. En concret, s’analitza el seu ús en
chatbots, programes informàtics de missatgeria instantània que, a través de la Intel·ligència
Artificial simulen la conversa humana.
Per tancar el projecte, es desenvolupa un chatbot propi implementat en una aplicació
de missatgeria instantània i connectat a una empresa de comerç electrònic, capaç de donar
recomanacions als usuaris fent ús del sistema de recomanació híbrid dut a terme.

# metadata.dc.rights[].value
cc by-nc-nd (c) Laia Esquerrà Schaefer, 2018

# metadata.dc.source[].value
Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística i Economia (Doble Grau UB-UPC)

# metadata.dc.title[].value
Allyn, A Recommender Assistant for Online Bookstores