RAMCAT: Modelo para generar recomendaciones en un sistema de realidad aumentada contextual basándose en las preferencias del turista

Autores/as

  • José Luis Leiva Olivencia
  • Antonio Guevara Plaza
  • Carlos Rossi Jimenez

DOI:

https://doi.org/10.25145/j.pasos.2015.13.045

Palabras clave:

Realidad aumentada, Sistemas de filtrado, Sistemas basados en contexto, Sistemas de recomendación, Interacción usuario‑máquina, Personalización

Resumen

Actualmente existen aplicaciones orientadas al turismo basadas en realidad aumentada, pero no integran técnicas de recomendación. Este artículo describe RAMCAT (Realidad Aumentada Móvil Contextual Aplicada al Turismo) un modelo de guía turística, que recomienda puntos de interés, teniendo en cuenta factores como preferencias personales y atributos contextuales. Se presentan los componentes teóricos de la arquitectura propuesta, así como sus características, destacando la integración de diferentes sistemas de recomendación, que permiten añadir nuevos motores en el futuro. El artículo se centra en describir sus funcionalidades y el módulo correspondiente al sistema de recomendación basado en el perfil del turista. Otra característica importante del sistema propuesto es la retroalimentación del mismo mediante calificaciones del turista y su trazabilidad.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Adomavicius G., Tuzhilin A. 2005. “Personalization technologies: a process-oriented perspective”. Communications of the ACM, 48(10):83-90

Adomavicius G., Tuzhilin A. 2010. “Context-awareness in recommender systems: research workshop and movie recommendation challenge”. RecSys: 2010: 385 – 396

Azuma, R., Baillot, Y., Behringer, R., Feiner, S., Julier, S. y MacIntyre, B 2001. “Recent Advances in Augmented Reality”. IEEE Computer Graphics and Applications, Vol. 21, N. 6, pp. 34-47.

Balabonovic, M., Shoham, Y. 1997. “Fab: Content-bases, collaborative recommendation”. Communications of the ACM, 40 (3):66-72

Belew, R.K. 2000. “Finding out About: A cognitive Perspective on Search Engine Technology and the WWW”, Cambridge University Press

Burke R. 2007. “The Adaptive Web, chap. Hybrid web recommender systems” Springer Berlin / Heidelberg, 2007, pp. 377-408.

Chen, D., Tsai, S. , Hsu, C. , Singh, J., Pal, G., Girod, B. 2011. “Mobile augmented reality for books on a shelf.” 2011 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), pp.1-6

Delgado J., Davidson R. 2002. “Knowledge bases and user profiling in travel and hospitality recommender systems” In Proceedings of the Enter 2002 Conference,pages 1-16. Springer Verlag,

Felfernig A., Gordea S., Jannach D., Teppan E., Zanker M. 2007. “A short survey of recommendation technologies in travel and tourism”. OEGAI Journal, 25(7):17-22,

Fesenmaier D.R., Ricci F., Schaumlechner E., Wober K., Zanella C. 2003. “Die to recs: Travel advisory for multiple decision styles”. In Information and Communication Technologies in Tourism 2003: Proceedings of the International Conference in Lausanne, pages 232-241,

Garcia I., Sebastia L., Onaindia E. 2009. “A negotiation approach for group recommendation” In: The International Conference on Artificial Intelligence (ICAI)

Guevara, A., Aguayo, A., Gómez, I., Caro, J. y Leiva, J. 2009. “Sistemas informáticos aplicados al turismo”. Editorial Pirámide.

Guevara A., Aguayo, A., Caro, J., Rossi, C., Leiva J. 2010. “Sistema integrado de gestión de destinos”. En Congreso Turismo y Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Turitec 2010.

Leiva J., Caro J, Guevara A. 2008. “A Cooperative Method for System Development and Maintenance Using Workflow Technologies” In Proceedingn of the ICEIS 2008.

Leiva J., Guevara, A., Rossi, C., Aguayo, A. 2012. “Sistemas de recomendación basados en grupo para su aplicación en realidad aumentada” En Congreso Turismo y Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Turitec 2012.

McGinty L., Smyth B. 2002. “Comparison-based recommendation”. In Springer Verlag, editor, Advances in Case-Based Reasoning, Proceedings of the 6th EuropeanConference on Case Based Reasoning (ECCBR 2002), pages 575-589

Mobasher, B. 2007. “Data mining for web personalization””. In Springer Verlag, editor, The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization, pages 90-135

Ozer, N.A., Conley, C., O1Connell, H., Ginsburg, E., and Gubins, T. 2010. “Location-Based Services: Time for a Privacy Check-In.” American Civil Liberties Union (ACLU), San Francisco, CA, 2010.

Ricci F., Cavada D., Nguyen Q.N. 2002. “Integrating travel planning and on-tour support in a case-based recommender system”. In Proceedings of the Workshopon Mobile Tourism Systems (in conjunction with Mobile HCI’02).

Shardanand U., Maes P. 1995. “Social information filtering: Algorithms for automating word of mouth”. In Proceedings of CHI, pages 210-217

Descargas

Publicado

2014-11-17

Cómo citar

Leiva Olivencia, J. L., Guevara Plaza, A., & Rossi Jimenez, C. (2014). RAMCAT: Modelo para generar recomendaciones en un sistema de realidad aumentada contextual basándose en las preferencias del turista. PASOS Revista De Turismo Y Patrimonio Cultural, 13(3), 649–668. https://doi.org/10.25145/j.pasos.2015.13.045

Número

Sección

Artículos