Autor:
Rodríguez Hernández, María Del Carmen

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Fecha de nacimiento

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Rodríguez Hernández

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María Del Carmen

Nombre

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Rodríguez-Hernández, María del Carmen
Rodríguez-Hernández, María Del Carmen

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UNIZAR, Spain
Universidad de Zaragoza
Department of Computer Science and Systems Engineering University of Zaragoza, Zaragoza, Spain

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  • Artículo
    Definiendo un Caso de Estudio para Recomendaciones Dinámicas Móviles
    Rodríguez Hernández, María Del Carmen; Ilarri, Sergio; Hermoso, Ramon; Trillo-Lado, Raquel. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    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.
  • Artículo
    A First Step Towards Keyword-Based Searching for Recommendation Systems
    Rodríguez Hernández, María Del Carmen; Guerra, Francesco; Ilarri, Sergio; Trillo-Lado, Raquel. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    Due to the high availability of data, users are frequently overloaded with a huge amount of alternatives when they need to choose a particular item. This has motivated an increased interest in research on recommendation systems, which filter the options and provide users with suggestions about specific elements (e.g., movies, restaurants, hotels, news, etc.) that are estimated to be potentially relevant for the user. Recommendation systems are still an active area of research, and particularly in the last years the concept of context-aware recommendation systems has started to be popular, due to the interest of considering the context of the user in the recommendation process. In this paper, we describe our work-in-progress concerning pull-based recommendations (i.e., recommendations about certain types of items that are explicitly requested by the user). In particular, we focus on the problem of detecting the type of item the user is interested in. Due to its popularity, we consider a keyword-based user interface: the user types a few keywords and the system must determine what the user is searching for. Whereas there is extensive work in the field of keyword-based search, which is still a very active research area, keyword searching has not been applied so far in most recommendation contexts.