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Herramienta para el análisis big data aplicado a un sistema de recomendación utilizando mapreduce

Resumen

El propósito de este proyecto es realizar un sistema de recomendación basado en la herramienta de MapReduce que permita obtener resultados con mayor precisión en base a los contenidos vistos por los usuarios. Los sistemas de recomendación pueden definirse como herramientas diseñadas para interactuar con grandes conjuntos de información y complejos, determinando la facilidad de interacción con el usuario. A través de los sistemas de recomendación basados en modelos estadísticos, se busca adecuar la información y dar una mejor experiencia al nuevo usuario cuando interactúe con los ítems ya calificados por otros usuarios, los cuales pueden interesar. Para lograr relacionar los ítems con otros, se hace el filtrado colaborativo con la herramienta MapReduce. Los datos han ido constituyendo los grandes volúmenes de datos y crecen de modo exponencial, tanto así que las bases de datos de organizaciones y empresas han ido creciendo, pasando de volúmenes de datos de Terabytes a Petabytes; sin embargo, los datos de la web son los que tienen mayor porcentaje en lo que hoy en día se le atribuye con el nombre de Big Data, siendo esta la fuente de datos más utilizada y reconocida en la actualidad. Esto lo podemos ver en Amazon, Netflix, eBay, YouTube, entre otros.