Construyendo Sistemas de Recomendación Justos y Explicables: Teoría, Práctica y Experiencias Inmersivas (REMIX)

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Descripción

Los sistemas de recomendación (RS) son el motor principal que personaliza nuestras experiencias digitales. Con un mercado en continuo crecimiento, la evolución de estos sistemas requiere que los investigadores dominen no solo la eficacia algorítmica, sino también los imperativos éticos de la inteligencia artificial. Este tutorial de 2.5 horas ofrece un recorrido integral por el estado del arte de los RS.

Comenzaremos sentando las bases teóricas y metodológicas, explorando paradigmas fundamentales (filtrado colaborativo, basado en contenido), métricas de evaluación (eficacia, diversidad, cobertura) y librerías de implementación. A continuación, abordaremos uno de los mayores retos actuales: la falta de transparencia y los sesgos algorítmicos, con especial foco en los Sistemas de Recomendación para Grupos (GRS). Presentaremos nuevas direcciones para garantizar que estos sistemas sean explicables, justos y neutrales frente a características sociodemográficas.

Para consolidar el aprendizaje, el tutorial incluye una sesión práctica guiada donde los asistentes implementarán algoritmos básicos y técnicas de equidad/explicabilidad. Finalmente, la sesión culminará con una demostración interactiva en Realidad Virtual (Meta Quest), permitiendo a los asistentes experimentar de primera mano una interfaz inmersiva de recomendación Top-N en un entorno de cine virtual.