| Revista: | Ciencias de la información |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000435487 |
| ISSN: | 0864-4659 |
| Autores: | González Franco, Nimrod1 Alejandres Sánchez, Hugo Omar1 González Serna, Juan Gabriel1 |
| Instituciones: | 1Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico, Cuernavaca, Morelos. México |
| Año: | 2015 |
| Periodo: | Ene-Abr |
| Volumen: | 46 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 11-17 |
| País: | Cuba |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Este trabajo presenta una arquitectura para sistemas de recomendación semánticos sensibles al contexto que sean implementados en entornos organizacionales. Con el objetivo de validar su utilidad, se describe el uso de la arquitectura en el desarrollo del sistema Find-It!, en el cual se consideran factores contextuales para recomendar personas, objetos de conocimiento, lugares, actividades, eventos, recursos tecnológicos y servicios a los visitantes de un centro de investigación. Para filtrar los ítems recomendables, de acuerdo a una situación específica, la arquitectura define un módulo de inferencia que considera diferentes dimensiones contextuales modeladas en una ontología, el grado de novedad de los ítems, la percepción de las recomendaciones por parte de los usuarios y las condiciones contextuales en que estas fueron recomendadas en ejecuciones previas. También se define una interfaz cliente móvil adaptable a las características del usuario y de su dispositivo, sobre la cual se ejecutan mecanismos implícitos y explícitos para identificar el grado de satisfacción con respecto a las recomendaciones recibidas y la calidad de las mismas. La experiencia obtenida en el desarrollo de Find-It! indica que tiene un desempeño satisfactorio, por lo que se considera adecuado continuar implementando la arquitectura propuesta en el desarrollo de otros sistemas de recomendación organizacionales |
| Resumen en inglés | This paper presents an architecture for semantic context-aware recommender systems intended to be implemented on organizational settings. We described the use of this architecture in the development of the Find-It! project to validate its utility. The Find-It! project consider contextual factors to recommend people, knowledge objects, places, activities, events, technological resources and services to the visitors of an organization. The architecture defines an inference module to filter the items subject of recommendation by using different contextual dimensions that are modeled in a single ontologies, the novelty of an item, users’ perception of recommendations and contextual conditions considered when they were recommended in previous visits. We also defined a mobile client interface capable to adapt to the user characteristics and device. This client interface counts with implicit and explicit mechanisms to identify the user satisfaction degree with the recommendations received and its quality. Experience obtained with the development of the Find-It! project shows a satisfactory performance. In this way, it is adequately considered to use the architecture to develop a wide range of organizational recommender systems |
| Disciplinas: | Bibliotecología y ciencia de la información |
| Palabras clave: | Sistemas de información, Sistema de recomendación, Sensibilidad al contexto, Semántica, Ontologías multidimensionales, Computación móvil, Usuarios, Satisfacción |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) |
