Como se realizan las recomendaciones?

¿Cómo se realizan las recomendaciones?

8.5. Redacción de las recomendaciones

1. Centrarse en la acción que debe tomarse y contener una sola acción principal.
2. Incluir lo que los usuarios necesitan saber.
3. Utilizar un lenguaje lo más llano posible, evitando la ambigüedad.
4. Reflejar la fuerza de la recomendación.

¿Cómo se hacen las recomendaciones de una tesis?

Recomendaciones desde el punto de vista académico: es importante que al finalizar el estudio se deje una invitación a la universidad, facultad, programa académico, compañeros y colegas sobre la importancia de seguir investigando sobre el tema trabajado en tu tesis, dejando por sentado el porqué de esa relevancia.

¿Cómo realizar conclusiones y recomendaciones?

Una conclusión SÍ debe:

1. repasar puntos principales;
2. enfatizar la importancia de lo que quieres comprobar;
3. retomar el resultado y repercusión de forma concisa que dejó la idea principal;
4. motivar a continuar pensando sobre el tema;
5. invitar a realizar una siguiente acción por medio de sugerencias.

¿Cómo elaborar conclusiones y recomendaciones?

¿Qué se pone en las sugerencias de una tesis?

Las recomendaciones corresponden según la perspectiva del autor a fin de colaborar con nuevas ideas complementarias a la investigación original.

¿Cómo funcionan los sistemas de recomendación?

Los sistemas de recomendación según su tipo de funcionamiento, funcionan gracias a algunos algoritmos que optimizan el análisis de los datos para construir las recomendaciones. Uno de los algoritmos más utilizados para regir un sistema de recomendaciones es el conocido como algoritmo de vecinos cercanos.

¿Qué es un sistema de conocimiento de recomendación?

Estos sistemas seleccionan datos proporcionados por el usuario de forma directa o indirecta, y procede a analizar y procesar información del historial del usuario para transformar estos datos en conocimiento de recomendación.

¿Qué son los sistemas de recomendación basados en contenido?

Los sistemas de recomendación basados en contenido son aquellos que tomando en cuenta algunos datos del historial del usuario intenta predecir que busca el usuario y que sugerencias similares puede mostrar. Este tipo de sistemas es uno de los que tiene mayor presencia en la actualidad.