Diseño de una metodología de aprendizaje de preferencias y sistema de recomendación para resolver el problema de Cold Start: caso de estudio para la recomendación de médicos por especialidad en Bogotá D.C.

Abstract

Esta propuesta busca darle solución al problema de Cold Start presentado por la ausencia de la información de rating inicial paciente- médico, por medio de un enfoque de Sistemas de recomendación multi-criterio que permita estimar la preferencia o el rating de los pacientes de acuerdo con atributos característicos del médico. Del mismo modo, generar un Sistema que permita realizar recomendaciones acertadas y personalizadas a cualquier tipo de usuario en búsqueda de un médico a través del desarrollo de una metodología de aprendizaje de preferencias.

This approach provides a solution to the Cold Start problem presented by the absence of initial rating information about patient -doctor using a multi-criteria recommendation system that allows estimating the preference or rating of patients according to characteristic or attributes of the doctor. In the same way, to generate with this approach a System that allows to make recommendations to any type of user that need a doctor. This through the development of a preference learning methodology.