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 desafíos clave 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 personalizadas conscientes del contexto. El marco aborda la debilidad en la que los CARSs dependen de contextos estáticos y limitados del teléfono móvil de los usuarios al proporcionar componentes adicionales para obtener información de contexto confiable y dinámica, utilizando fuentes de contexto de IoT. El núcleo del marco consiste en una gestión de clasificación y razonamiento de contexto y un modelo de perfil de usuario dinámico, incorporando confianza para mejorar la precisión de las recomendaciones personalizadas conscientes del contexto. Las evaluaciones experimentales muestran que la incorporación de contexto y confianza en el proceso de recomendación personalizada puede mejorar la precisión.
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