Restaurant Multi-Context-Based Information Retrieval System Ontological Model

This paper aims to improve information retrieval results by considering multi-context-based information that can be associated with retrieval. Traditional Information Retrieval has been termed inefficient because of its lack of consideration for individual user preference and contexts. An example domain where user preference and context consideration are expedient is the restaurant and food information retrieval domain. Current food-based ontologies do not provide sufficient information to tackle this challenge. We analysed existing food-based ontologies, developed and evaluated a restaurant-food-based ontology that provides application developers with a formalised restaurant-food ontology that will foster interoperability and information sharing within the domain. The ontology was developed using the methontology methodology for ontology development. Our restaurant-food ontology is based on ontology web language (OWL) and implemented in Protégé ontology editor. Using standard ontology evaluation measures of competency (in terms of precision and recall) and consistency, our results show that our ontology is 100% competent and can be used to build a range of applications that require answering a wide range of queries correctly that are general, detailed, context-based (location and environmental) and preference-based. This is currently, beyond what traditional Information retrieval and location-based systems can answer with accurac

A Framework of Context-Aware Recommender System for Sport Tourists

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (เทคโนโลยีสารสนเทศ), 2566Currently, tourists' preferences for travel have become increasingly specific and targeted. For example, sports tourism has gained popularity, and tourists have a desire to explore destinations where they can enjoy while participating in related activities. However, existing recommendation systems are unable to fully accommodate the specific travel preferences of these tourists. Therefore, contextaware technology needs to be utilized in recommendation systems for sports-oriented tourists to enhance their travel experience. Sport tourism is a specialized form of travel where sports enthusiasts travel with the objective of participating in sports-related events. When searching for information on running competitions, competitors prefer to access the internet. However, the information on the internet is scattered, making this to be difficult for them to find the specific information they need. Therefore, the use of semantic web technology is necessary to provide structured and easily searchable information. This research presents the framework of a recommendation system that provides a list of running events aligning with the user's context. To recommend a specific running event, the framework incorporates two types of ontologies, running event and user profile ontologies. The structure and semantic of the developed ontologies have been improved and modified based on expert evaluations, with precision at 0.91 and recall at 0.98. Furthermore, the K-modes clustering technique for data classification and the Apriori algorithm for association rule discovery were used to develop a rule-based recommendation. The Jena Inference Rules were applied to convert the discovered association rules, enabling the recommendation of running events that align with the user's preferences. The research prototype is validated and evaluated with scenario information collected from 5 runners. The actual results of the prototype's recommendations were compared with the expected results designed from runner scenarios. The evaluation result has shown that the developed prototype is able to accurately and precisely recommend interested running events for sport tourists.ในปัจจุบันความต้องการในการท่องเที่ยวของนักท่องเที่ยวเริ่มมีความต้องการที่ เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น การท่องเที่ยวเชิงกีฬา นักท่องเที่ยวมีความต้องการที่จะท่องเที่ยวในจุดที่ สามารถเข้าชมสถานที่ท่องเที่ยวต่าง ๆ พร้อมกับเข้าร่วมกิจกรรมกีฬาที่เกี่ยวข้องกับสถานที่นั้น อย่างไรก็ตามระบบแนะนำในปัจจุบันไม่สามารถเติมเต็มความต้องการในการท่องเที่ยวของ นักท่องเที่ยวที่เฉพาะเจาะจงได้ ดังนั้นการรับรู้บริบท (context – aware) จึงต้องถูกนำมาใช้ในระบบ แนะนำสำหรับนักท่องเที่ยวที่มีความเฉพาะเจาะจงทางด้านกีฬา ประเทศไทยได้มีการจัดการแข่งขันกีฬาวิ่งเป็นจำนวนมาก ทำให้เกิดการเดินทางไป ยังสถานที่ต่าง ๆ ที่มีการจัดการแข่งขันขึ้นเพื่อเข้าร่วมการแข่งขันวิ่งที่สนใจ ในการค้นหาข้อมูลการ แข่งขันวิ่งนั้นผู้คนนิยมค้นหาข้อมูลผ่านทางอินเทอร์เน็ต แต่อย่างไรก็ตามข้อมูลในอินเทอร์เน็ตนั้นมี ความกระจัดกระจายทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถหาข้อมูลที่ตรงตามความต้องการของตนเองได้ ด้วยเหตุนี้จึง ต้องนำเทคโนโลยีเว็บเชิงความหมายเข้ามาใช้เพื่อทำให้ข้อมูลมีโครงสร้างและง่ายต่อการค้นหา งานวิจัยนี้ผู้วิจัยได้นำเสนอกรอบแนวคิดของระบบแนะนำที่สามารถแนะนำรายการ แข่งขันวิ่งที่ตรงกับบริบทของนักวิ่งได้ โดยระบบแนะนำของงานวิจัยนี้ประกอบไปด้วยออนโทโลยีการ แข่งขันวิ่งและออนโทโลยีโปรไฟล์ของผู้ใช้ออนโทโลยีได้มีการปรับปรุงและแก้ไขจากการประเมิน โครงสร้างโดยผู้เชี่ยวชาญ และมีผลการประเมินการสืบค้นข้อมูลของออนโทโลยีจากค่าความแม่นยำที่ 0.91 และค่าความระลึกที่ 0.98 นอกจากนี้ เทคนิคการจำแนกข้อมูล K-modes clustering และ ขั้นตอนวิธีการหากฎความสัมพันธ์ Apriori ได้ถูกนำมาใช้ในการพัฒนากฎการแนะนำเชิงความหมาย โดยกฎความสัมพันธ์ที่ได้จะถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบของ Jena Inference Rule เพื่อใช้แนะนำ รายการแข่งขันวิ่งที่ตรงกับความสนใจของนักวิ่ง ต้นแบบที่ถูกพัฒนาขึ้นจากงานวิจัยนี้ได้มีการทดสอบ และประเมินผล โดยใช้ข้อมูลบทภาพเหตุการณ์ของนักวิ่ง 5 คน เปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างการ แนะนำจากต้นแบบและผลลัพธ์ที่คาดหวังโดยนักวิ่ง จากการประเมินผลต้นแบบสามารถสรุปได้ว่า ต้นแบบสามารถให้คำแนะนำที่ถูกต้องและตรงความคาดหวังให้แก่ผู้ใช้ซึ่งเป็นนักท่องเที่ยวเชิงกีฬาที่มี ความสนใจเข้าร่วมการแข่งขันวิ่งได

Context-Based Tourism Information Filtering with a Semantic Rule Engine

This paper presents the CONCERT framework, a push/filter information consumption paradigm, based on a rule-based semantic contextual information system for tourism. CONCERT suggests a specific insight of the notion of context from a human mobility perspective. It focuses on the particular characteristics and requirements of travellers and addresses the drawbacks found in other approaches. Additionally, CONCERT suggests the use of digital broadcasting as push communication technology, whereby tourism information is disseminated to mobile devices. This information is then automatically filtered by a network of ontologies and offered to tourists on the screen. The results obtained in the experiments carried out show evidence that the information disseminated through digital broadcasting can be manipulated by the network of ontologies, providing contextualizedinformation that produces user satisfaction

Context-Based Tourism Information Filtering with a Semantic Rule Engine

This paper presents the CONCERT framework, a push/filter information consumption paradigm, based on a rule-based semantic contextual information system for tourism. CONCERT suggests a specific insight of the notion of context from a human mobility perspective. It focuses on the particular characteristics and requirements of travellers and addresses the drawbacks found in other approaches. Additionally, CONCERT suggests the use of digital broadcasting as push communication technology, whereby tourism information is disseminated to mobile devices. This information is then automatically filtered by a network of ontologies and offered to tourists on the screen. The results obtained in the experiments carried out show evidence that the information disseminated through digital broadcasting can be manipulated by the network of ontologies, providing contextualizedinformation that produces user satisfaction

An intelligent destination recommendation system for tourists.

Choosing a tourist destination from the information available is one of the most complex tasks for tourists when making travel plans, both before and during their travel. With the development of a recommendation system, tourists can select, compare and make decisions almost instantly. This involves the construction of decision models, the ability to predict user preferences, and interpretation of the results. This research aims to develop a Destination Recommendation System (DRS) focusing on the study of machine-learning techniques to improve both technical and practical aspects in DRS. First, to design an effective DRS, an intensive literature review was carried out on published studies of recommendation systems in the tourism domain. Second, the thesis proposes a model-based DRS, involving a two-step filtering feature selection method to remove irrelevant and redundant features and a Decision Tree (DT) classifier to offer interpretability, transparency and efficiency to tourists when they make decisions. To support high scalability, the system is evaluated with a huge body of real-world data collected from a case-study city. Destination choice models were developed and evaluated. Experimental results show that our proposed model-based DRS achieves good performance and can provide personalised recommendations with regard to tourist destinations that are satisfactory to intended users of the system. Third, the thesis proposes an ensemble-based DRS using weight hybrid and cascade hybrid. Three classification algorithms, DT, Support Vector Machines (SVMs) and Multi- Layer Perceptrons (MLPs), were investigated. Experimental results show that the bagging ensemble of MLP classifiers achieved promising results, outperforming baseline learners and other combiners. Lastly, the thesis also proposes an Adaptive, Responsive, Interactive Model-based User Interface (ARIM-UI) for DRS that allows tourists to interact with the recommended results easily. The proposed interface provides adaptive, informative and responsive information to tourists and improves the level of the user experience of the proposed system