[en] Current e-commerce systems continually need to provide personalization when their content is shown. In this sense, recommender systems make suggestions and provide information of items available in the system. Nowadays, there is a vast amount of methods, including data mining techniques that can be employed for personalization in recommender systems. However, such methods are still quite vulnerable to some limitations and shortcomings related to recommender environment. Classification based on association methods, also named associative classification methods, consist of an alternative data mining technique, which combines concepts from classification and association in order to allow association rules to be employed in a prediction context. In this work we propose the use of associative classifiers in recommender systems in order to enhance the recommendation process and to shorten limitations presented within it. To do so, we firstly present a bibliographic revision concerning the associative classification area and, subsequently, we describe concepts and methods related to recommender systems. Within this context, in this work we have developed a hybrid recommender methodology, which encloses characteristics of the two main approaches of recommender methods: collaborative filtering and content-based. This methodology also includes an associative classification algorithm that inherits features from fuzzy logic, that allows it to enhance its effectiveness and recommendation quality. In this way, the methodology takes advantage from the strengths of both approaches and, therefore, minimizes recommender systems limitations. In order to analyze the behaviour and to validate the developed methodology, we have accomplished a comparative study using data gathered from real recommender systems. Such study analyzes results from associative classification and traditional classification algorithms, furthermore it analyzes the behaviour of the algorithm proposed as a part of the methodology. Finally, we describe the implementation of the proposed methodology in a real recommender system, where critical scenarios that usually occur in a recommendation context were emulated. The results of the comparative study and the analysis of the emulated scenarios have demonstrated that the associative classification and the proposed methodology can be successfully applied in recommender systems and are able to supply benefits to them as well

[es] Los sistemas de comercio electr?nico actuales requieren de manera permanente proveer personalizaci?n en la presentaci?n de sus contenidos. En este sentido, los sistemas de recomendaci?n realizan sugerencias y facilitan informaci?n acerca de los ?tems disponibles en el sistema. Actualmente se dispone de una gran cantidad de m?todos, incluyendo t?cnicas de miner?a de datos, que pueden utilizarse para la personalizaci?n en dichos sistemas. Sin embargo, dichos m?todos todav?a son bastante vulnerables a muchas limitaciones y problemas ocasionados en el ?mbito de las recomendaciones. Los m?todos de clasificaci?n basados en asociaci?n, tambi?n denominados m?todos de clasificaci?n asociativa, constituyen un tipo de t?cnica de miner?a de datos alternativa, la cual combina conceptos de clasificaci?n y asociaci?n con objeto de utilizar reglas de asociaci?n en un contexto de predicci?n. En este trabajo se propone el uso de clasificadores asociativos en sistemas de recomendaci?n con el fin de mejorar el proceso de recomendaci?n, disminuyendo las limitaciones presentadas en el mismo. Para ello, en primer lugar se presenta una revisi?n bibliogr?fica sobre el ?rea de la clasificaci?n asociativa y, a continuaci?n, se describen conceptos y m?todos inherentes a los sistemas de recomendaci?n. Dentro de este contexto, se ha desarrollado una metodolog?a h?brida de recomendaci?n, que posee rasgos de las dos principales categor?as de m?todos de recomendaci?n: filtrado colaborativo y basado en contenido. Dicha metodolog?a incluye un algoritmo de clasificaci?n asociativa que utiliza conceptos de la l?gica borrosa, lo que permite aumentar la efectividad y calidad de las recomendaciones. De esta manera, se permite hacer uso de las ventajas y puntos fuertes de cada categor?a de m?todos y, consecuentemente, minimizar las limitaciones inherentes a los sistemas de recomendaci?n. Para analizar el comportamiento y la validez de la metodolog?a desarrollada, se ha realizado un estudio comparativo, utilizado datos de sistemas de recomendaci?n reales, en el que se analizan los resultados de los algoritmos de clasificaci?n tradicionales frente a los proporcionados por los algoritmos de clasificaci?n asociativa, incluyendo el an?lisis del algoritmo propuesto como parte de la metodolog?a. Finalmente se describe la implementaci?n de la metodolog?a propuesta en un sistema de recomendaci?n real en el que se simularon escenarios cr?ticos que suelen ocurrir en un contexto de recomendaci?n. El an?lisis de los resultados del estudio comparativo y de las simulaciones han demostrado que la clasificaci?n asociativa y la metodolog?a propuesta pueden ser aplicados de manera satisfactoria en sistemas de recomendaci?n, aportando beneficios a los mismos