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Actividad para aplicar el cálculo del promedio en informática: 

Sistema de Recomendación de Películas

Objetivo: Desarrollar un sencillo sistema de recomendación de películas utilizando el concepto de promedio para analizar las preferencias de los usuarios.

Descripción:

1. Creación de una base de datos de películas: Recopilar información sobre una variedad de películas, incluyendo título, género, director, actores principales, año de lanzamiento y calificación promedio otorgada por los críticos. Esta información puede obtenerse de sitios web especializados en cine o bases de datos públicas.

2. Registro de preferencias de usuarios: Diseñar una interfaz o formulario que permita a los usuarios registrar sus preferencias cinematográficas. Esto puede incluir calificar películas que ya han visto, indicar géneros favoritos o seleccionar actores que les gusten.

3. Cálculo del promedio de preferencias: Para cada película, calcular el promedio de las calificaciones otorgadas por los usuarios que la han visto. Esto puede hacerse utilizando la fórmula de promedio aritmético:

Promedio = (Suma de calificaciones) / (Número de calificaciones)

4. Recomendaciones personalizadas: Para cada usuario, recomendar las películas que aún no ha visto y que tengan un promedio de calificación alto entre los usuarios con preferencias similares. La similitud de preferencias puede determinarse utilizando diferentes técnicas, como la distancia euclidiana o el coeficiente de correlación de Pearson.

5. Evaluación del sistema: Implementar el sistema de recomendación y evaluarlo con un grupo de usuarios. Recopilar comentarios sobre la precisión y relevancia de las recomendaciones, e identificar áreas de mejora.

Variaciones:

• Incorporar más información: Se puede ampliar la base de datos de películas para incluir información adicional, como reseñas de usuarios, sinopsis de la trama, trailers y otros metadatos que puedan ser relevantes para las recomendaciones.
• Utilizar técnicas de aprendizaje automático: Se pueden aplicar algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión de las recomendaciones, como el filtrado colaborativo o el aprendizaje por contenido.
• Considerar diferentes tipos de recomendaciones: Además de recomendar películas similares a las que el usuario ha visto o calificado, el sistema podría sugerir películas nuevas o populares que podrían ser de su interés.

Esta actividad permite aplicar el concepto de promedio en un contexto práctico y relevante para la informática, al mismo tiempo que se introducen en conceptos básicos de sistemas de recomendación.