Desarrollo de una aplicación web para visualizar e interactuar con resultados de evaluaciones de sistemas de recuperación de información

En los últimos años, Internet se ha convertido en una herramienta utilizada a diario por millones de personas por diversos motivos (trabajo, viajes, entretenimiento, …). Actualmente, todos los movimientos que se hacen en internet quedan registrados, y toda esa información se utiliza para crear un perfil de usuario sobre cada persona. Estos perfiles son utilizados por las grandes empresas de internet para tener un mayor conocimiento de sus clientes y, de esta manera, poder focalizar la información que se envía a cada uno de ellos de una forma personalizada basándose en sus gustos y necesidades. Por todo esto, son necesarios algoritmos capaces de llevar a cabo recomendaciones precisas basadas en los datos que se tienen sobre los usuarios. La investigación de este tipo de algoritmos es uno de los campos de la computación en los que más interés se ha puesto en los últimos años. El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación web mediante la cual los desarrolladores de algoritmos de recomendación puedan visualizar e interactuar con sus conjuntos de datos. Concretamente, se aplicarán distintos algoritmos de recomendación sobre un conjunto de datos de películas, usuarios y valoraciones y se mostrarán al usuario los resultados mediante gráficas generadas automáticamente. Además, se calcularán métricas de evaluación estadísticas basadas en el error y la desviación media de cada uno de los algoritmos con el fin de mostrar comparaciones del rendimiento entre ellos. Para todo ello es necesario estudiar el funcionamiento de los tipos de algoritmos de este tipo que existen, planificar el desarrollo de la aplicación web, decidir el tipo de visualizaciones que se mostrarán, elegir las tecnologías que se utilizarán en cada módulo de la misma y, finalmente, ejecutar una batería de pruebas que certifique que el desarrollo de la aplicación ha sido un éxito.In the last years, the Internet has become in a tool used everyday by millions of people in the world for very different reasons (for working, travelling, entertainment, ….). Nowadays, every move that people takes on the internet gets registered, and all that information is used to create user profiles about every person. These profiles are used by the big internet companies to improve the knowledge of their clients and, therefore, to focus the information that they send to every one of them and customise it according to their tastes and needs. For all these reasons, algorithms able to make accurate recommendations based on the users data are very necessary. The research about this kind of algorithms has become one of the most interesting fields of computing science across the last years. The goal of this project is deleveloping a web application to help the recommendation systems researchers to understand their datasets and interact with them. Specifically, different recommendation algorithms will be applied on a movies, users and ratings dataset and the results will be shown by auto generated graphics. In addition, statistic evaluation metrics based on mean error and deviation will be calculated in order to show performance comparisons between them. For all these tasks it will be necessary to study the behaviour of recommendation algorithms, plan the web development of the web application, decide the type of visualisations that will be shown, choose the technologies that will be used in every part of it and, finally, execute multiple tests to certify that the application development was a success