Social Relations and Methods in Recommender Systems: A Systematic Review

With the constant growth of information, data sparsity problems, and cold start have become a complex problem in obtaining accurate recommendations. Currently, authors consider the user's historical behavior and find contextual information about the user, such as social relationships, time information, and location. In this work, a systematic review of the literature on recommender systems that use the information on social relationships between users was carried out. As the main findings, social relations were classified into three groups: trust, friend activities, and user interactions. Likewise, the collaborative filtering approach was the most used, and with the best results, considering the methods based on memory and model. The most used metrics that we found, and the recommendation methods studied in mobile applications are presented. The information provided by this study can be valuable to increase the precision of the recommendations

Recomendación de Point-of-Interest mediante un modelo gravitacional

El objetivo de los sistemas de recomendación es ofrecer productos o servicios personalizados acorde con los intereses de un usuario. En los últimos años, se han desarrollado un creciente número de técnicas para diversas aplicaciones. Paralelamente, los avances en las Tecnologías de información y comunicación han introducido mejoras en las redes sociales permitiendo a sus usuarios compartir su ubicación geográfica. En este tipo de redes sociales basadas en la ubicación, los usuarios pueden compartir los lugares que han visitado, información y su opinión acerca de ellos, además de establecer conexiones con otros usuarios. Las características y el contexto que intervienen en la recomendación difieren de los aspectos a tener en cuenta en los sistemas de recomendaciones tradicionales, lo que ha convertido este dominio en una rama de la investigación de gran interés y actualmente en auge. Con este trabajo de fin de grado (TFG) se pretende conocer en profundidad un modelo novedoso de recomendación de rutas turísticas basado en la gravedad conocido como LORE [4]. Los resultados experimentales que Zhang et al. consiguen muestran una mayor calidad en las recomendaciones en comparación con otros sistemas de recomendación del estado del arte. El modelo gravitatorio propuesto cuantifica el impacto que generan los lugares visitados sobre otros lugares nuevos no visitados simulando la fuerza de atracción que existe entre los ambos. Esto se realiza mediante la combinación de las influencias sociales, geográficas y la popularidad. Examinaremos las dificultades de la reproducción de modelos de recomendación centrándonos en LORE y evaluaremos su efectividad en una región centralizada, la Comunidad de Madrid. Finalmente, los resultados se discuten bajo el contexto de los retos a los que la investigación de sistemas de recomendación se enfrenta y, proponemos una solución al trabajo desarrollado en este TFG como un posible proyecto futur