Navegación

Búsqueda

Búsqueda avanzada

El autor Ramon Hermoso ha publicado 2 artículo(s):

1 - Definiendo un Caso de Estudio para Recomendaciones Dinámicas Móviles

Los denominados sistemas de recomendación permiten aliviar la sobrecarga de información de los usuarios, al ofrecer sugerencias específicas acerca de ítems concretos (películas, libros, actividades, puntos de interés, etc.) que pueden resultar de interés para el usuario. En los últimos años se está realizando una intensa investigación en el desarrollo de sistemas de recomendación sensibles al contexto, ya que tener en cuenta el contexto del usuario (posición geográfica, tiempo atmosférico, estado de ánimo, etc.) permite ofrecer recomendaciones más apropiadas. En entornos de computación móvil uno de los elementos clave del contexto del usuario es su localización, siendo relevante ofrecer sugerencias al usuario de forma proactiva (sin peticiones expresas por parte del usuario) y teniendo en cuenta su trayectoria. En este artículo, describimos nuestro trabajo en progreso relacionado con las recomendaciones dinámicas sensibles al contexto en entornos móviles. Debido a la dificultad de evaluación de estos sistemas de recomendación en el mundo real, nos centramos en el desarrollo de un caso de estudio que simulará un escenario para recomendaciones dinámicas para los visitantes de un museo.

Autores: María Del Carmen Rodríguez-Hernández / Sergio Ilarri / Ramon Hermoso / Raquel Trillo-Lado / 
Palabras Clave: computación móvil - Contexto - recomendaciones dinámicas

2 - DataGenCARS: A generator of synthetic data for the evaluation of context-aware recommendation systems

Este artículo se presenta a JISBD como trabajo relevante y ha sido publicado en la revista Pervasive and Mobile Computing en el año 2017.María del Carmen Rodríguez-Hernández, Sergio Ilarri, Ramón Hermoso, Raquel Trillo-Lado, «DataGenCARS: A Generator of Synthetic Data for the Evaluation of Context-Aware Recommendation Systems», Pervasive and Mobile Computing, ISSN 1574-1192, volume 38, part 2, pp. 516-541, Elsevier, July 2017. Special Issue on Context-aware Mobile Recommender Systems.DOI: 10.1016/j.pmcj.2016.09.020.JCR 2016 (última edición del JCR publicada): factor de impacto: 2,349; 53/146 en Computer Science, Information Systems (Q2, T2); 34/89 en Telecommunications (Q2, T2). Revista en el top 36,3% (considerando la mejor categoría del JCR).

Autores: María Del Carmen Rodríguez Hernández / Sergio Ilarri / Ramon Hermoso / Raquel Trillo-Lado / 
Palabras Clave: Context-aware recommendation systems - Dataset generation - Evaluation - Mobile recommendations