Tesis:
Contribution to proactivity in mobile context-aware recommender systems.
- Autor: GALLEGO VICO, Daniel
- Título: Contribution to proactivity in mobile context-aware recommender systems.
- Fecha: 2013
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION
- Departamentos: INGENIERIA DE SISTEMAS TELEMATICOS
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/21913/
- Director/a 1º: HUECAS FERNANDEZ-TORIBIO, Gabriel
- Resumen: Los sistemas de recomendación son potentes herramientas de filtrado de información que permiten a usuarios solicitar sugerencias sobre ítems que cubran sus necesidades. Tradicionalmente estas recomendaciones han estado basadas en opiniones de los mismos, así como en datos obtenidos de su consumo histórico o comportamiento en el propio sistema. Sin embargo, debido a la gran penetración y uso de los dispositivos móviles en nuestra sociedad, han surgido nuevas oportunidades en el campo de los sistemas de recomendación móviles gracias a la información contextual que se puede obtener sobre la localización o actividad de los usuarios. Debido a este estilo de vida en el que todo tiende a la movilidad y donde los usuarios están plenamente interconectados, la información contextual no sólo es física, sino que también adquiere una dimensión social. Todo esto ha dado lugar a una nueva área de investigación relacionada con los Sistemas de Recomendación Basados en Contexto (CARS) móviles donde se busca incrementar el nivel de personalización de las recomendaciones al usar dicha información. Por otro lado, este nuevo escenario en el que los usuarios llevan en todo momento un terminal móvil consigo abre la puerta a nuevas formas de recomendar. Sustituir el tradicional patrón de uso basado en petición-respuesta para evolucionar hacia un sistema proactivo es ahora posible. Estos sistemas deben identificar el momento más adecuado para generar una recomendación sin una petición explícita del usuario, siendo para ello necesario analizar su contexto. Esta tesis doctoral propone un conjunto de modelos, algoritmos y métodos orientados a incorporar proactividad en CARS móviles, a la vez que se estudia el impacto que este tipo de recomendaciones tienen en la experiencia de usuario con el fin de extraer importantes conclusiones sobre "qué", "cuándo" y "cómo" se debe notificar proactivamente. Con este propósito, se comienza planteando una arquitectura general para construir CARS móviles en escenarios sociales. Adicionalmente, se propone una nueva forma de representar el proceso de recomendación a través de una interfaz REST, lo que permite crear una arquitectura independiente de dispositivo y plataforma. Los detalles de su implementación tras su puesta en marcha en el entorno bancario español permiten asimismo validar el sistema construido. Tras esto se presenta un novedoso modelo para incorporar proactividad en CARS móviles. Éste muestra las ideas principales que permiten analizar una situación para decidir cuándo es apropiada una recomendación proactiva. Para ello se presentan algoritmos que establecen relaciones entre lo propicia que es una situación y cómo esto influye en los elementos a recomendar. Asimismo, para demostrar la viabilidad de este modelo se describe su aplicación a un escenario de recomendación para herramientas de creación de contenidos educativos. Siguiendo el modelo anterior, se presenta el diseño e implementación de nuevos interfaces móviles de usuario para recomendaciones proactivas, así como los resultados de su evaluación entre usuarios, lo que aportó importantes conclusiones para identificar cuáles son los factores más relevantes a considerar en el diseño de sistemas proactivos. A raíz de los resultados anteriores, el último punto de esta tesis presenta una metodología para calcular cuán apropiada es una situación de cara a recomendar de manera proactiva siguiendo el modelo propuesto. Como conclusión, se describe la validación llevada a cabo tras la aplicación de la arquitectura, modelo de recomendación y métodos descritos en este trabajo en una red social de aprendizaje europea. Finalmente, esta tesis discute las conclusiones obtenidas a lo largo de la extensa investigación llevada a cabo, y que ha propiciado la consecución de una buena base teórica y práctica para la creación de sistemas de recomendación móviles proactivos basados en información contextual.