Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

Este trabajo se centra en abordar el problema de agregación de órdenes. Este problema implica la obtención de un órden de consenso a partir de un conjunto de órdenes individuales, donde se busca representar la opinión general de los evaluadores. Este enfoque es de gran utilidad en aplicaciones como la fusión de listas de productos generados por diversos buscadores o sistemas de recomendación.

En la literatura, se ha investigado extensamente una versión del problema que produce un órden completo y sin empates, es decir, una permutación de los objetos a ordenar. Otro problema ampliamente estudiado es una variante más flexible en la que los órdenes de entrada pueden ser completos o incompletos, y pueden contener empates. Estos empates indican que no existe una preferencia clara entre los objetos correspondientes.

El objetivo principal de este trabajo es abordar un caso particular del problema de agregación de rankings conocido como Optimal Bucket Order Problem (OBOP), forzando a que la salida contenga un número específico de *buckets*, esto es, conjuntos de elementos empatados. Para ello, se propondrá una modificación de los algoritmos diponibles en la literatura y se llevarán a cabo pruebas exhaustivas utilizando un conjunto representativo de bases de datos.

 

 

Metodología y Competencias

### Metodología

1. Se revisará la literatura para comprender el problema de agregación de órdenes.
2. Se seleccionará un conjunto de bases de datos con los que trabajar.
3. Se implementará el algoritmo de agregación de órdenes de facto.
4. Se modificará para que la salida sea un órden restringido a un número de *buckets*.
5. Se realizarán pruebas sobre los conjuntos de datos seleccionados.
6. Se redactará la memoria.

### Competencias

Se trabajarán principalmente las siguientes competencias específicas de la tecnología de computación:

[CM1] Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática.

[CM3] Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.

[CM7] Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
 

 

Medios a utilizar

Ordenadores personales, compiladores y entornos de programación. Todo disponible en la escuela.

 

Bibliografía

Libros y manuales de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Libros y manuales de lenguajes de programación y librerías específicas de aprendizaje automático. Artículos de investigación sobre agregación de rankings. Todo disponible en la escuela o en internet.