Resumen

El servicio móvil personalizado existente (MPS) da poca consideración a la privacidad de los usuarios. Para abordar este problema y algunas otras deficiencias, el artículo propone un modelo recomendador de MPS para la recomendación de elementos basado en análisis de sentimientos y preocupación por la privacidad. En primer lugar, el artículo propone un algoritmo de análisis de sentimientos basado en una ontología de vocabulario de sentimientos y luego agrupa a los usuarios según su tendencia sentimental. En segundo lugar, el artículo propone un algoritmo de medición que integra rasgos de personalidad con la intensidad de la preferencia por la privacidad, y luego agrupa a los usuarios según los rasgos de personalidad. En tercer lugar, este artículo logra una recomendación híbrida de filtrado colaborativo combinando el análisis de sentimientos con la preocupación por la privacidad. Los experimentos muestran que este modelo puede resolver de manera efectiva el problema de la escasez de datos de MPS y el inicio en frío. Más importante aún, una combinación de la preocupación subjetiva por la privacidad y la tecnología de recomendación objetiva puede reducir la influencia de las preocupaciones de privacidad de los usuarios en su aceptación de MPS.

• 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:Servicio móvil personalizado; Privacidad; Análisis de sentimientos; Modelo de recomendación; Rasgos de personalidad; Filtrado colaborativo
• Keywords:Mobile personalized service; Privacy concern; Sentiment analysis; Recommender model; Personality traits; Collaborative filtering