Resumen

Es difícil elegir lugares a los que ir de entre un número interminable de opciones para algunas circunstancias específicas. Se supone que los sistemas de recomendación nos ayudan a lidiar con estos problemas y a tomar decisiones más apropiadas. El objetivo de este estudio es recomendar nuevos lugares a los usuarios según sus preferencias. Con este propósito, se propone un modelo de recomendación híbrido que integra filtrado colaborativo basado en usuarios y en elementos, filtrado basado en contenido junto con información contextual para eliminar las desventajas de cada enfoque. Además, se predice en qué circunstancias específicas le gustará a un usuario un lugar específico para cada par usuario-lugar. Además, se determinan valores de umbral que determinan la afinidad de los usuarios hacia un lugar, de forma separada para cada usuario. Los resultados se evalúan con experimentos offline (precisión, recuperación, puntuación F-1) y un estudio de usuarios. Tanto la evaluación experimental con un conjunto de datos del mundo real como un estudio de usuarios del sistema propuesto mostraron mejoras respecto a los enfoques básicos.

• Materias:Lector de pantalla Interfaz de usuario Localización en interiores Realidad virtual móvil Redes móviles
• Subjects:Screen reader User interface Indoor localization Mobile virtual reality Mobile networks
• Palabras claves:Sistemas de recomendación; Modelo híbrido de recomendación; Filtrado colaborativo; Información contextual; Par usuario-sede; Experimentos offline
• Keywords:Recommender systems; Hybrid recommendation model; Collaborative filtering; Contextual information; User-venue pair; Offline experiments