Resumen

En los últimos años, hemos sido testigos de la introducción del Internet de las Cosas (IoT) como parte integral de Internet, con miles de millones de objetos cotidianos interconectados y direccionables. Por un lado, estos objetos generan un volumen masivo de datos que pueden ser explotados para obtener información útil sobre nuestras necesidades diarias. Por otro lado, los sistemas recomendadores conscientes del contexto (CARSs) son sistemas inteligentes que ayudan a los usuarios a tomar decisiones de consumo de servicios que satisfacen sus preferencias basadas en sus situaciones contextuales. Sin embargo, uno de los principales desafíos que enfrenta el desarrollo e implementación de CARSs es la falta de funcionalidad para proporcionar información de contexto dinámica y confiable requerida por el proceso de decisión de recomendación. Por lo tanto, los datos obtenidos de los objetos IoT y otras fuentes pueden ser explotados para construir CARSs que satisfagan las preferencias de los usuarios, mejoren la calidad de la experiencia y aumenten la precisión de las recomendaciones. Este artículo describe varios componentes de un marco conceptual basado en IoT para recomendaciones

• 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:Internet de las cosas; Sistemas de recomendación conscientes del contexto; Datos; Objetos IoT; Información contextual; Recomendaciones personalizadas.
• Keywords:Internet of things; Context-aware recommender systems; Data; IoT objects; Context information; Personalized recommendations