Modelo conceptual para el despliegue de publicidad ubicua soportado en un esquema de cooperación Smart TV- SmartPhone.

Advertising has been one of the most valuable marketing tools for years by means of a massive, wide-ranging and vertical approach between customers and advertisers. However, a new tendency known as pervasive advertising suggests an evolution of the classical concept towards a more interactive, customized, and horizontal environment that seeks to improve the impact and efficiency of conventional advertising. As a result of the support of emerging technologies related to the development of smartphones and smart TVs, there are no doubts about pervasive advertising potential and its value as a rich research field. This article introduces a conceptual model, which compiles the most relevant research areas related to pervasive computing applied to advertising supported on a smart TV – smartphone cooperation framework.La publicidad ha sido durante años una de las herramientas más valiosas del mercadeo a través de un enfoque principalmente masivo, generalizado y vertical entre clientes y anunciantes. No obstante, una nueva corriente conocida como publicidad ubicua marca una evolución en el concepto clásico hacia entornos más interactivos, personalizados y horizontales que busca mejorar la eficiencia y el impacto de la publicidad convencional. Gracias al apoyo de tecnologías emergentes que se sustentan en la evolución de los smartphones y los smart TV, el potencial de la publicidad ubicua es indudable, lo cual la ha convertido en un terreno fértil de investigación. El presente artículo presenta un modelo conceptual que condensa las áreas de investigación más relevantes relacionadas con el despliegue de publicidad en entornos de computación ubicua soportados en esquemas de cooperación smart TV – smartphone

Introdução aos Sistemas de Recomendação para Grupos

Sistemas de Recomendação tradicionalmente recomendam itens para usuários individuais. Em alguns cenários, entretanto, a recomendação para um grupo de indivíduos é mais adequada. Não existem ainda um bom volume de trabalhos científicos voltados para os chamados Sistemas de Recomendação para Grupos. Uma das grandes peculiaridades desses sistemas é, por exemplo, como lidar adequadamente com as preferências de seus integrantes para geração da recomendação. Com o intuito de contribuir para evolução das pesquisas relacionadas aqui no Brasil, este tutorial trata esta e outras questões relacionadas ao tema. Após apresentar e discutir vários aspectos importantes, tais como, classificações, principais problemáticas, estratégias de agregação de preferências individuais, formas de avaliação, abordagens alternativas em curso e recomendação de sequência de itens, este tutorial contribui ainda ao propor uma nova estratégia de agregação e proceder a todo processo de experimentação adequado, incluindo avaliação comparativa com as estratégias mais estabelecidas da literatura

Fair team recommendations for multidisciplinary projects

With the ever increasing amount of data in the world, it becomes harder to find useful and desired information. Recommender systems, which offer a way to analyze that data and suggest relevant information, are already common nowadays and a important part of several systems and services. While recommender systems are often used for suggesting items for users, there are not many studies about using them for problems such as team formation. This thesis focus on exploring a variation of that problem, in which teams have multidisciplinary requirements and members' selection is based on the match of their skills and the requirements. In addition, when assembling multiple teams there is a challenge of allocating the best members in a fair way between the teams. With the studied concepts from the literature, this thesis suggests a brute force and a faster heuristic method as solutions to create team recommendations to multidisciplinary projects. Furthermore, to increase the fairness between the recommended teams, the K-rounds and Pairs-rounds methods are proposed as variations of the heuristic approach. Several different test scenarios are executed to analyze and compare the efficiency and efficacy of these methods, and it is found that the heuristic-based methods are able to provide the same levels of quality with immensely greater performance than the brute force approach. The K-rounds method is able to generate substantially more fair team recommendations, while keeping the same levels of quality and performance as other methods. The Pairs-rounds method presents slightly better recommendations quality-wise than the K-rounds method, but its recommendations are less fair to a small degree. The proposed methods perform well enough for use in real scenarios

Diseño de un modelo conceptual multi-dominio para recomendaciones mediante el filtrado de información semántica en los medios sociales

Actualmente los usuarios demandan, cada vez, y de manera más intensa, la búsqueda de distintos contenidos almacenados en la Web. Por un lado, existe una gran cantidad de información en la Web y en los medios sociales, esto es debido a la disponibilidad de información sobre los distintos productos, contenidos y servicios que pueden hacer que un usuario se sienta desbordado al intentar discriminar sobre qué producto, qué contenido o qué servicio cubre sus necesidades. Por otro lado, los Sistemas de Recomendación en las distintas áreas de aplicación son cada vez más frecuentes, ya que son útiles para valorar y filtrar esa gran cantidad de información que se encuentra disponible en la Web desde distintos paradigmas. La necesidad de hacer que los procesos de recomendación sean cada vez más claros, que satisfagan y cumplan con las expectativas de los usuarios ha supuesto una gran importancia al estudio relacionado con los distintos modelos formales semánticos existentes en los Sistemas de Recomendación aplicados en los medios sociales, además debido a que los usuarios utilizan la Web para publicar, editar y compartir sus contenidos. Por lo tanto, el uso de los distintos modelos formales semánticos para recomendaciones en los medios sociales facilitan la información y, a su vez, aportan un valor añadido al generar una representación del conocimiento sobre distintos dominios: además la información sirve de base para generar recomendaciones a partir de Sistemas de Recomendación a los distintos usuarios en la Web. La Web semántica posibilita la convergencia entre el uso y la interacción de las personas y los medio sociales, permitiendo crear una gran variedad de contenidos accesibles a las tecnologías semánticas de la Web, a las técnicas de aprendizaje y el filtrado de información. Además, si añadimos que existen las plataformas de comunicación social en la Web, que surgen ante la necesidad de ofrecer una mayor diversidad de información para proporcionar los diversos contenidos personalizados hacia los diferentes tipos de usuarios. Existen distintos modelos semánticos para Sistemas Basados en Conocimiento que pueden aplicarse en diferentes ámbitos multidisciplinarios, tales como, lenguaje natural, realidad virtual, redes neuronales, juegos masivos, sistemas expertos, robótica, sistemas de planeación, reconocimiento de imágenes, traductores, solución de problemas, sistemas evolutivos y el aprendizaje automático entre otros. Sin embargo, los modelos basados en conocimiento semántico en Sistemas de Recomendación para entornos de medios sociales aún no han sido completamente explotados, constituyendo un área de investigación abierta para la búsqueda de constantes soluciones en la información desde distintos dominios. Por lo tanto, esta investigación plantea el diseño de un nuevo modelo conceptual multi-dominio semántico para la representación del conocimiento sobre los distintos productos, marcas sus características y servicios ofertados en las redes sociales, a su vez, el modelo conceptual multi-dominio puede modelar y gestionar el conocimiento de diferentes perfiles de usuarios, productos y medios sociales caracterizados para distintos dominios, dentro de un contexto de servicios y productos que, sin cambiar sus conceptos principales, el modelo pueda ser aplicado a distintos dominios para la representación del conocimiento. Además de las hipótesis que marcaron las directrices de trabajo y los objetivos planteados, la presente tesis aporta el diseño del propuesto modelo. La metodología seguida para la elaboración de esta tesis, ha consistido en lo siguiente: 1. – Estudio del estado de la cuestión de la investigación. Dicho análisis permitirá conocer la originalidad y los recursos existentes en el área que se pretende abordar. 2. – Definición de un nuevo modelo conceptual multi-dominio basado en el conocimiento semántico. En paralelo al estudio del estado de la cuestión que permite conocer el estudio del problema y, que a su vez, facilita la definición del modelo. El modelo se desarrollará bajo una herramienta de modelado que facilita la gestión de los conceptos representados en el modelo y, un experto que facilita la interpretación de los datos. 3. – Extracción de datos semánticos basados en contenido estructurado, la información será extraída desde las fuentes de información almacenadas en la Web. 4. – Solución preliminar, dicha etapa nos permite conocer los primeros resultados y un primer comportamiento del modelado a partir de la extracción de datos. 5. – Diseño de un marco computacional. Dicha etapa será el desarrollo de un marco de trabajo basado en el modelo propuesto que integrará un Sistema Basado en Conocimiento, un Sistema de Recomendación, los datos semánticos basados en contenido estructurado semántico y la información que será extraída desde la Web. 6. – Validación y experimentación, en esta fase se ha comprobado las hipótesis planteadas en la investigación, además que el modelo desarrollado puede representar el conocimiento relativo al problema, aplicándolo a la representación del conocimiento para distintos dominios a partir de marco computacional desarrollado y, que a su vez es basado en conocimiento semántico y contenido estructurado. 7. – Verificación y análisis de los resultados. Tras la etapa de validación se estudian los resultados obtenidos que permiten comprobar la validez del modelo propuesto en esta investigación. El objetivo de esta valoración es generar conocimiento para diferentes dominios a partir del modelo conceptual, la información almacenada en el sistema sirve para la generación de recomendaciones a partir de un Sistema de Recomendación. Por último, se presentan las conclusiones extraídas de la etapa verificación y análisis de los resultados que permiten comprobar la validez del modelo y las herramientas propuestas para ésta investigación. 8. – Documentación. A lo largo de todo el proceso de elaboración de la tesis se ha generado la documentación que constituye la presente tesis doctoral. Las conclusiones del modelo conceptual multi-dominio abre nuevas posibilidades en el área de la Web semántica, Sistemas Basados en Conocimiento y los modelos formales semánticos pertenecientes al área de la Inteligencia Artificial, específicamente en la concepción y desarrollo de un nuevo modelo conceptual multi-dominio. Además, a partir del modelado de técnicas multi-dominio facilita la búsqueda de soliviones en la información, la toma de decisiones y el empleo de conocimiento especializado en diferentes dominios de aplicación de contenido estructurado y semántico, a su vez, generando información relevante sobre los gustos, necesidades y preferencias de los usuarios permitiendo generar recomendaciones a partir de un Sistema de Recomendación.Gracias al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) y la Secretaría de Educación Pública (SEP) a través de PROMEP por conceder los recursos económicos para la realización de esta investigación. Asimismo, al proyecto "FLORA: Financial Linked Open Data-based Reasoning and Management for Web Science". (TIN2011-27405).Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaPresidente: Antonio Bibiloni Coll.- Secretario: María Belén Ruiz Mezcua.- Vocal: Giner Alor Hernánde

Entertainment recommender systems for group of users

Recommender systems are used to recommend potentially interesting items to users in different domains. Nowadays, there is a wide range of domains in which there is a need to offer recommendations to group of users instead of individual users. As a consequence, there is also a need to address the preferences of individual members of a group of users so as to provide suggestions for groups as a whole. Group recommender systems present a whole set of new challenges within the field of recommender systems. In this article, we present two expert recommender systems that suggest entertainment to groups of users. These systems, jMusicGroupRecommender and jMoviesGroupRecommender, suggest music and movies and utilize different methods for the generation of group recommendations: merging recommendations made for individuals, aggregation of individuals' ratings, and construction of group preference models. We also describe the results obtained when comparing different group recommendation techniques in both domains.Fil: Christensen, Ingrid Alina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Sistemas Tandil; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Schiaffino, Silvia Noemi. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Sistemas Tandil; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin