[en] The rise of the recommendation systems due to applications and web pages that we use every day, results in huge data sets derived from the activity of the users in those systems. In addition to the numerous existing data analysis techniques, the Topological Data Analysis (TDA) is being used as a new tool. We believe that the confluence of these two areas together has not been done so far. The objective of this work is to apply this theory to measure similarities among users in a recommendation system that uses collaborative filtering. For this, it is necessary to understand how to transform the problem of recommendation to the requirements of TDA. The method of measuring similarities proposed is based on the algebraic topology and one of its forms of implementation, using bar codes. Each user in the system has a representation in the form of the mentioned bar code. In this way, we can compare users with each other using an algorithm that uses this topological representation. In order to test the accuracy of this method, a recommendation system has been developed to test the similarity, as well as other usual similarities, using the data set 'MovieLens 100k'. Although the different tests performed do not improve the result of some usual measures of similarity, this work offers a new approach to TDA in the problem of recommendation, which, as far as we know, has never been addressed. It proposes several future works to be developed to make improvements in the proposed method which can yield promising results.

[es] Con el auge de los sistemas de recomendación en aplicaciones y páginas web que usamos a diario, se generan ingentes conjuntos de datos derivados de la actividad de los usuarios en dichos sistemas. Además de las numerosas técnicas de análisis de datos existentes, se está empleando el Topological Data Analysis (TDA) como una herramienta novedosa más. La confluencia de estos dos ámbitos conjuntamente creemos que no se ha realizado hasta el momento. El objetivo de este trabajo es aplicar esta teoría para medir similitudes entre usuarios en un sistema de recomendación que use filtrado colaborativo. Para ello, es necesario entender cómo transformar el problema de recomendación a los requisitos del TDA. El método de medir similitudes que se propone se basa en la topología algebraica y una de sus formas de implementación, mediante una representación con códigos de barras. Cada usuario en el sistema tiene una representación en forma del código de barras mencionado. De esta forma, podemos comparar usuarios entre sí mediante un algoritmo que usa esta representación topológica. Para poder probar la eficacia de este método, se ha desarrollado un sistema de recomendación en el que poder probar la similitud, conjuntamente con otras similitudes usuales, usando el conjunto de datos 'MovieLens 100k'. Aunque las diferentes pruebas realizadas no mejoran el resultado que se tienen con algunas medidas de similitud usuales, con este trabajo se ofrece un nuevo enfoque al TDA en el problema de la recomendación que, hasta donde conocemos, nunca se había abordado. Propone varios trabajos futuros a desarrollar para realizar mejoras en el método propuesto que pueden dar resultados prometedores.