Tesis:
Propuesta de un Sistema de Recomendación Contextual para Rutas Turísticas basado en un Algoritmo Genético
- Autor: TENEMAZA VERA, Maritzol
- Título: Propuesta de un Sistema de Recomendación Contextual para Rutas Turísticas basado en un Algoritmo Genético
- Fecha: 2023
- Materia:
- Escuela: E.T.S DE INGENIEROS INFORMÁTICOS
- Departamentos: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS E INGENIERIA DE SOFTWARE
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/72769/
- Director/a 1º: ANTONIO JIMÉNEZ, Angélica de
- Director/a 2º: RAMÍREZ RODRÍGUEZ, Jaime
- Resumen: Actualmente la gran cantidad de datos que deja el usuario en la web o mientras realiza sus actividades cotidianas obliga a los investigadores a abordar el desarrollo de tecnologías que permitan su adquisición y procesamiento sin interrumpir al usuario y solicitando autorización para capturar sus datos. Por el contrario, las multinacionales como Google, Microsoft, Amazon, entre otras, todo el tiempo están captando esos datos, muchas veces sin que el usuario sea consciente de ello.
Por otro lado, el turismo es una actividad que para muchos países representa una importante fuente de ingresos. Además, los turistas hoy en día tienen muchas facilidades para moverse alrededor del mundo. Sin embargo, cada vez que el turista decide viajar, a pesar de toda la información que existe sobre el lugar que visitará, no siempre resulta fácil organizar los itinerarios de visita.
Los sistemas de recomendación turística de rutas tienen como objetivo ayudar al turista a encontrar itinerarios turísticos que sean valiosos desde el punto de vista del disfrute del turista, en el sentido de que busque los mejores Puntos de Interés (POIs) y organice itinerarios considerando las restricciones del turista y el contexto de su visita.
Esta tesis doctoral propone un novedoso sistema de recomendación de rutas. Para ello, se abordan dos problemas fundamentalmente: el modelado del usuario relacionado con el sistema de recomendación turística; y por otro lado, la obtención de las rutas mediante un proceso basado en agrupamiento y un algoritmo genético, el cual optimiza cada ruta considerando el tiempo disponible del turista, la ubicación de los POIs, así como sus intereses inferidos y/o declarados explícitamente por el propio turista, ya sea en forma de categorías de POIs o POIs concretos que desee visitar.
Para resolver la inferencia de los intereses del usuario a partir de sus datos, se exploraron diferentes alternativas. Finalmente, se optó por una de ellas, analizar la huella dejada mientras se mueve y visita POIs en una o más ciudades. Para esto se usa el sistema GPS de su teléfono, y se propone un algoritmo para identificar los intereses del usuario.
Finalmente, se evalúa la eficacia y la usabilidad del sistema propuesto con usuarios y se presentan las conclusiones y el trabajo futuro.
ABSTRACT
Currently, the large amount of data that the user leaves on the web or while carrying out their daily activities forces researchers to address the development of technologies that allow their acquisition and processing without interrupting the user and requesting authorization to capture their data. On the contrary, multinationals such as Google, Microsoft, Amazon, among others, are capturing this data all the time, often without the user being aware of it.
On the other hand, tourism is an activity that for many countries represents an important source of income. In addition, tourists today have many facilities to move around the world. However, every time the tourist decides to travel, despite all the information that exists about the place to visit, it is not always easy to organize the visit itineraries.
Tourist route recommendation systems aim to help tourists find tourist itineraries that are valuable from the point of view of tourist enjoyment, in the sense that they search for the best Points of Interest (POIs) and organize itineraries considering restrictions. of the tourist and the context of their visit.
This doctoral thesis proposes a novel route recommendation system. To do this, two fundamental problems are addressed: user modeling related to the tourist recommendation system; and on the other hand, obtaining the routes through a process based on clustering and a genetic algorithm, which optimizes each route considering the tourist’s available time, the location of the POIs, as well as their inferred interests and/or or declared explicitly by the tourist himself, either in the form of categories of POIs or specific POIs that he wishes to visit.
To solve the inference of the user’s interests from their data, different alternatives were explored. Finally, one of them was chosen, to analyze the footprint left while moving and visiting POIs in one or more cities. For this, the GPS system of your phone is used, and an algorithm is proposed to identify the interests of the user.
Finally, the effectiveness and usability of the proposed system with users is evaluated and the conclusions and future work are presented.