{
  "http://es.wikipedia.org/wiki/Slope_One" : { "http://xmlns.com/foaf/0.1/primaryTopic" : [ { "type" : "uri", "value" : "http://es.dbpedia.org/resource/Slope_One" } ] } ,
  "http://dbpedia.org/resource/Slope_One" : { "http://www.w3.org/2002/07/owl#sameAs" : [ { "type" : "uri", "value" : "http://es.dbpedia.org/resource/Slope_One" } ] } ,
  "http://es.dbpedia.org/resource/Slope_One" : { "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label" : [ { "type" : "literal", "value" : "Slope One" , "lang" : "es" } ] ,
    "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#comment" : [ { "type" : "literal", "value" : "El filtrado colaborativo es una t\u00E9cnica usada por los Sistemas de Recomendaci\u00F3n para combinar las opiniones y pruebas de diferentes usuarios con el fin de obtener recomendaciones personalizadas. Hay al menos dos clases de filtrados colaborativos: las t\u00E9cnicas basadas en usuarios son derivadas de la medici\u00F3n de similitudes entre usuarios, mientras que las t\u00E9cnicas basadas en art\u00EDculos comparan las valoraciones dadas por distintos usuarios. Slope One es una familia de algoritmos usados para el  introducida en Slope One Predictors for Online Rating-Based Collaborative Filtering por Daniel Lemire y Anna Maclachlan. Posiblemente, esta es la forma m\u00E1s simple de filtrado colaborativo basado en art\u00EDculos. Su simplicidad la hace especialmente sencilla de implementar eficientemente mientras que su e" , "lang" : "es" } ] ,
    "http://www.w3.org/2002/07/owl#sameAs" : [ { "type" : "uri", "value" : "http://es.dbpedia.org/resource/Slope_One" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://rdf.freebase.com/ns/m.0b3g5x" } ] ,
    "http://purl.org/dc/terms/subject" : [ { "type" : "uri", "value" : "http://es.dbpedia.org/resource/Categor\u00EDa:Filtrado_colaborativo" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://es.dbpedia.org/resource/Categor\u00EDa:Estudios_de_mercado" } ] ,
    "http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf" : [ { "type" : "uri", "value" : "http://es.wikipedia.org/wiki/Slope_One" } ] ,
    "http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID" : [ { "type" : "literal", "value" : 2392576 , "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer" } ] ,
    "http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID" : [ { "type" : "literal", "value" : 122950236 , "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer" } ] ,
    "http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink" : [ { "type" : "uri", "value" : "http://www.valueinvestingnews.com/content-recommendations-upgrade" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.drupal.org/project/cre" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "https://web.archive.org/web/20090803170431/http:/blogs.sun.com/plamere/entry/open_source_recommendation_engine_in" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "https://web.archive.org/web/20170617121504/http:/howhappy.org/" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.geocities.com/videogameboy76/WeightedSlopeOneDemo.xls" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.sopadelibros.com" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "https://web.archive.org/web/20100208224546/http:/www.daniel-lemire.com/fr/abstracts/SDM2005.html" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://hitflip.de" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://quelibromerecomiendas.com" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "https://web.archive.org/web/20100118062516/http:/blog.charliezhu.com/2008/07/21/implementing-slope-one-in-t-sql/" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://chlorophil.blogspot.com/2007/06/collaborative-filtering-weighted-slope.html" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "https://web.archive.org/web/20100126002457/http:/www.daniel-lemire.com/fr/documents/publications/SlopeOne.java" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.aspedia.net" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://saladwithsteve.com/2007/08/weighted-slope-one-in-scala.html" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.indiscover.net" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "https://web.archive.org/web/20090526055706/http:/iit-iti.nrc-cnrc.gc.ca/projects-projets/racofi-composer_e.html" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://taste.sourceforge.net/" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.vogoo-api.com" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/MIC.2003.1167344" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://code.google.com/p/openslopeone" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "https://web.archive.org/web/20100223011152/http:/www.daniel-lemire.com/fr/documents/publications/webpaper.txt" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.serpentine.com/blog/2006/12/12/collaborative-filtering-made-easy/" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.cnblogs.com/kuber/articles/SlopeOne_CSharp.html" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.nongnu.org/cofi/" } ,
      { "type" : "uri", "value" : "http://www.serpentine.com/blog/2007/08/27/weighted-slope-one-in-haskell-collaborative-filtering-in-29-lines-of-code/" } ] ,
    "http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength" : [ { "type" : "literal", "value" : "13031" , "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#nonNegativeInteger" } ] ,
    "http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom" : [ { "type" : "uri", "value" : "http://es.wikipedia.org/wiki/Slope_One?oldid=122950236&ns=0" } ] ,
    "http://dbpedia.org/ontology/abstract" : [ { "type" : "literal", "value" : "El filtrado colaborativo es una t\u00E9cnica usada por los Sistemas de Recomendaci\u00F3n para combinar las opiniones y pruebas de diferentes usuarios con el fin de obtener recomendaciones personalizadas. Hay al menos dos clases de filtrados colaborativos: las t\u00E9cnicas basadas en usuarios son derivadas de la medici\u00F3n de similitudes entre usuarios, mientras que las t\u00E9cnicas basadas en art\u00EDculos comparan las valoraciones dadas por distintos usuarios. Slope One es una familia de algoritmos usados para el  introducida en Slope One Predictors for Online Rating-Based Collaborative Filtering por Daniel Lemire y Anna Maclachlan. Posiblemente, esta es la forma m\u00E1s simple de filtrado colaborativo basado en art\u00EDculos. Su simplicidad la hace especialmente sencilla de implementar eficientemente mientras que su exactitud est\u00E1 a la par de algoritmos m\u00E1s complejos y costosos." , "lang" : "es" } ] }
}
