Arquitectura de un sistema de recomendación semántico sensible al contexto para entornos tipo campus

Resumen

Este trabajo presenta una arquitectura para sistemas de recomendación semánticos sensibles al contexto que sean implementados en entornos organizacional es. 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  ecnológicos 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.