El investigador del CITIC Javier Parapar acaba de regresar de su estancia como Visiting Faculty Researcher en Google AI en Londres. Durante ocho meses, trabajó en el equipo de Sistemas de Recomendación.

Entre los trabajos realizados durante su estancia estuvo el de mejorar la licitación de preferencias de usuarios para sistemas de recomendación conversacionales mediante un modelo de diversificación basado en bandidos bayesianos. Perfilar adecuadamente las preferencias de los usuarios es fundamental para conocer de manera fehaciente los intereses de nuevos usuarios y, por tanto, poder generar mejores recomendaciones de ítems.

El modelo, que será publicado en la ACM WSDM 2021 (14th ACM International Conference on Web Search and Data Mining), consigue mejoras importantes no solo en la relevancia de los ítems recomendados, sino también en su diversidad y serendipia.