A virtual wallet product recommender system based on collaborative filtering
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Abstract
Hoy en día existen varias opciones a la hora de hacer uso de productos que faciliten los servicios financieros a las personas a través de billeteras virtuales. Un sistema de recomendación proporciona rápidamente a los clientes lo que buscan y les ayuda a descubrir nuevos productos que les gustan. En este trabajo se propone un sistema de recomendación que se puede personalizar de acuerdo a las variables implementadas por Movii, empresa del sector FinTech colombiano, tomando como insumo los registros de transacciones que indican la frecuencia de uso de cada producto, que pueden entenderse como calificaciones. de estos productos. Para determinar el modelo que implementará el sistema de recomendación que se desplegará, se evalúan diferentes modelos, como las técnicas basadas en el filtrado colaborativo. En nuestra evaluación, encontramos que el modelo que recomienda los productos más populares es el que ofrece el mejor rendimiento al recomendar un producto a los usuarios. Así, es posible generar algunas recomendaciones estimadas sobre los servicios disponibles por la empresa, involucrando a los usuarios que consumen los servicios disponibles.
Summary in foreign language
Nowadays, there are several options when it comes to making use of products that facilitate financial services to people through virtual wallets. A recommender system quickly provides customers with what they are looking for and helps discover new products that they like. In this paper, a recommender system is proposed that can be customized according to the variables implemented by Movii, a company in the Colombian FinTech sector, taking as input transaction records that indicate the frequency of use of each product, which can be understood as ratings of these products. To determine the model that will implement the recommender system that will be deployed, different models are evaluated, such as techniques based on collaborative filtering. In our evaluation, we found that the model that recommends the most popular products is the one that offers the best performance in recommending a product to users. Thus, it is possible to generate some estimated recommendations on the services available by the company, involving users who consume the available services.
Palabras clave
Sistema de recomendación; Fintech; Filtrado colaborativo; PredicciónCollections
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Respuesta Comentario Repositorio Expeditio
Gracias por tomarse el tiempo para darnos su opinión.