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Madrid Live: un sistema de recomendación de ocio social y contextual para la ciudad de Madrid

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López Gómez, Javier and Bezares Álvarez, Marina and Marín Fernández, Roberto (2014) Madrid Live: un sistema de recomendación de ocio social y contextual para la ciudad de Madrid. [Coursework] (Unpublished)

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Abstract

En la actualidad muchos servicios web disponen de un sistema recomendador que orienta al usuario en la búsqueda de un producto determinado como pueden ser Amazon o TripAdvisor. Los sistemas de recomendación se han utilizado ampliamente tanto en la venta de productos (pisos, libros, ordenadores...) como en el sector turístico (viajes, hoteles...).
En este proyecto hemos desarrollado Madrid Live, un sistema de recomendación de ocio social y contextual para la ciudad de Madrid cuya interfaz es una aplicación móvil. Se trata de un sistema social ya que está orientado a grupos y contextual porque recoge y procesa toda la información posible del contexto que rodea a las recomendaciones.
El principal objetivo de Madrid Live es la generación de planes de ocio que incluyan distintos tipos de actividades de forma que se ajusten de la mejor forma posible tanto a los parámetros de la solicitud generada por el usuario como a los gustos y preferencias del mismo. Para el prototipo hemos incluido museos, restaurantes, parques, paseos y cines pero el sistema es fácilmente extensible a otros tipos de actividades. Además, el sistema es capaz de usar toda la información contextual recuperada para reducir al mínimo la
información que proporciona explícitamente el usuario a la hora de solicitar un plan de ocio.
Para recuperar la información de contexto se han aprovechado todos los servicios ofrecidos por la tecnología Android además de implementar otros módulos propios como un sistema de geolocalización que permite localizar amigos cercanos. En lo que a la parte social y orientada a grupos se refiere,
se ha integrado Madrid Live con un servicio de red social (Facebook en la implementación actual) del que se recupera toda la información posible acerca de los usuarios para conseguir una visión detallada de su círculo social y
las relaciones existentes con los diferentes amigos.

Resumen (otros idiomas)

Nowadays lots of web services make use of recommender systems to lead the user while he searches for a desired product as, for example, Amazon1 or TripAdvisor2. Recommender systems have been highly used in products sales (books, computers, flats...) as well as in the travel and tourism sector (travels, hotels...). In this project we’ve developed Madrid Live, which is a social and contextual leisure recommender for the city of Madrid and which has a mobile application as interface. It’s a social system because it’s very directed to groups of users and a contextual one because it collects and uses all available information of the context of every recommendation. The main objective of Madrid Live is to create leisure plans which can include different types of activities. In the current prototype we’ve included museums, restaurants, parks, walks and cinemas but the system can be easily extended to include more activities. Every plan will fit the users’ tastes and preferences in the best possible way. In addition, the system is able to use all the retrieved contextual information to reduce the number of explicit information introduced by the user to request a leisure plan. In order to collect all the contextual data, all available services offered by the Android technology have been used and another modules have been implemented (as a custom geolocalization system to get the user’s nearby friends). Regarding to the social and group-oriented side, Madrid Live has been integrated with a social network service (Facebook in the current implementation) from which all available users’ data is retrieved in order to get a more detailed view about their social circle and their relations with other friends.

Item Type:Coursework
Additional Information:

Proyecto de Sistemas Informáticos (Facultad de Informática, Curso 2013-2014)

Uncontrolled Keywords:Sistemas de recomendación, Aplicación móvil, Datos de contexto, Datos sociales, CBR
Palabras clave (otros idiomas):Recommender systems, Mobile application, Context data, Social data, CBR
Subjects:Sciences > Computer science > Expert systems (Computer science)
JEL:004.738.52:338.46(043.3)
ID Code:26502
Deposited On:27 Aug 2014 08:06
Last Modified:27 Aug 2014 08:06

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