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Juan A. Carvajal, Dennis G. Romero, & Angel D. Sappa. (2017). Fine-tuning deep convolutional networks for lepidopterous genus recognition. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10125 LNCS, pp. 467–475.
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Cristhian A. Aguilera, Angel D. Sappa, & Ricardo Toledo. (2017). Cross-Spectral Local Descriptors via Quadruplet Network. In Sensors Journal, Vol. 17, pp. 873.
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Victor Santos, Angel D. Sappa, & Miguel Oliveira. (2017). Special Issue on Autonomous Driving an Driver Assistance Systems. In Robotics and Autonomous Systems Journal, Vol. 91, pp. 208–209.
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Del Pino, J., Salazar, G., & Cedeño, V. M. (2011). Adaptación de un Recomendador de Filtro Colaborativo Basado en el Usuario para la Creación de un Recomendador de Materias de Pregrado Basado en el Historial Académico de los Estudiantes. Revista Tecnológica ESPOL, Vol. 24, pp. 29–34.
Abstract: Los sistemas de recomendación son ampliamente utilizados hoy en día gracias a su capacidad de analizar las preferencias de usuarios y sugerir ítems. No obstante, el uso de los recomendadores está limitado a un modelo basado en el usuario y no en su historial de preferencias, discriminando así el campo de aplicación, por ejemplo, a sistemas académicos donde sea primordial el estudio de las decisiones del estudiante a lo largo de su carrera. El presente
trabajo presenta un esfuerzo por adaptar filtros colaborativos basados en el usuario a filtros colaborativos basados en el historial del usuario. Con un conjunto de pruebas mediremos su efectividad utilizando dos algoritmos distintos de similaridad para recomendar materias a un estudiante en el sexto semestre de la carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones ofertada por la FIEC – ESPOL. Los resultados muestran que es factible adaptar un recomendador a un modelo basado en el historial del usuario
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