Mejora de los sistemas de recomendación de música de filtrado colaborativo: Un enfoque en la caracterización del usuario a partir de factores de comportamiento y contextuales

[ES] La popularización de la distribución digital de contenido multimedia, conocido como streaming, permite a cada vez más usuarios el acceso a prácticamente toda la música existente desde cualquier lugar sin la limitación de la capacidad de almacenamiento de los dispositivos. Esa enorme disponibilidad, así como la gran variedad de proveedores de estos servicios hace muy difícil al usuario encontrar música que pueda encajar en sus gustos. De ahí deriva el gran interés actual por el desarrollo de algoritmos de recomendación que ayuden al usuario a filtrar y descubrir la música que se ajusta a sus preferencias a partir de la enorme cantidad de contenido musical disponible en el espacio digital. La mayoría de las plataformas disponen de servicios de búsqueda y algunas de ellas disponen de mecanismos de recomendación y ofrecen listas personalizadas de reproducción (playlists), aunque todavía se requieren muchas mejoras. Los métodos utilizados en los sistemas de recomendación son muy variados, aunque los basados en filtrado colaborativo (FC) se encuentran entre los más extendidos. Las recomendaciones que proporcionan se basan en las valoraciones (ratings) que los usuarios hacen de los ítems a recomendar, que en el caso de los sistemas de recomendación de música son canciones o artistas. Las recomendaciones para un usuario dado se basan en las valoraciones realizadas por otros usuarios con gustos similares a él. Los resultados de este tipo de técnicas son bastante buenos, sin embargo, la dificultad de obtener la evaluación explicita de los ítems por parte de los usuarios hace que el número de valoraciones sea insuficiente, causando problemas de dispersión (sparsity), que impiden o dificultan la aplicación de tales métodos. Por este motivo, en algunas ocasiones se recurre a formas implícitas de obtener dicha información, las cuales son usualmente complejas y no siempre son efectivas. Otros problemas causados por la incorporación de nuevos usuarios o nuevos productos en el sistema son los de arranque en frío (cold start) y primera valoración (first rater) respectivamente. A esto hay que sumar la dificultad para ofrecer recomendaciones fiables a usuarios con gustos inusuales (gray sheep users). Para hacer frente a los problemas anteriores se han propuesto algoritmos basados en el contenido como alternativa a los métodos de CF. Estos métodos pueden utilizarse para recomendar cualquier ítem haciendo uso de sus características, de manera que el usuario recibe recomendaciones de ítems similares a otros por los que ha mostrado interés en el pasado. La mayoría de los sistemas de recomendación actuales utilizan técnicas híbridas destinadas a aprovechar las ventajas de ambos enfoques y evitar sus inconvenientes. Estos métodos hacen uso de atributos de ítems y usuarios, además de información de valoraciones. Este trabajo se centra en la caracterización del usuario con el fin de aumentar el grado de personalización y así mejorar las recomendaciones proporcionadas por los métodos de filtrado colaborativo. Las propuestas que se presentan, aunque pudieran hacerse extensivas a otros dominios de aplicación, se centran en el ámbito de la música debido a que la forma de consumo de la música difiere significativamente de la forma de consumir otros productos y, en consecuencia, algunos aspectos relativos a las recomendaciones también son diferentes. Los diferentes enfoques propuestos para caracterizar al usuario tienen en común el hecho de requerir únicamente la información disponible en las plataformas de música en streaming, sin necesidad de ningún dato adicional como puede ser información demográfica de los usuarios o atributos de los ítems. Además del hecho de no disponer de valoraciones explícitas de los ítems de música y tener que obtenerlos implícitamente a partir de las reproducciones de artistas o canciones por parte de cada usuario. La primera propuesta aborda el problema de la oveja negra mediante la caracterización del usuario en función de la popularidad de la música que escucha, lo que está estrechamente relacionado con la distribución de ley de potencia de la frecuencia de reproducción de los ítems. Este enfoque es aplicable tanto para la recomendación de artistas como de canciones, y en este último caso, las recomendaciones se pueden mejorar teniendo en cuenta la posición de las canciones en las sesiones del usuario. El tiempo es otro factor importante relacionado con el comportamiento y los hábitos del usuario. La propuesta de mejora de los métodos de recomendación en relación con este factor se aborda desde tres perspectivas centradas en el usuario: modelado tanto de la evolución de sus preferencias, como de sus hábitos de escucha en función del tiempo, y uso del tiempo como variable contextual para generar recomendaciones sensibles al contexto. El modelo de evolución de preferencias está incluido en el proceso de obtención de calificaciones implícitas. Otra forma de caracterizar al usuario es a través de su contexto social. Las plataformas de música en streaming no disponen de mucha información de este tipo. Sin embargo, los datos disponibles sobre relaciones de amistad y etiquetado social se pueden utilizar para este propósito. En concreto, esta información se ha utilizado en este trabajo para modelar su grado de influencia, a partir de las propiedades de confianza y homofilia, y su nivel de conocimiento (expertise) respectivamente. Aunque los métodos presentados no están diseñados específicamente para abordar el inconveniente del arranque en frío, algunos de ellos se han probado en este escenario, mostrando que también contribuyen a minimizar ese problema

Realidad aumentada bajo tecnología móvil basada en el contexto aplicada a destinos turísticos

En este trabajo se define un marco para la personalización de contenidos turísticos mediante sistemas de recomendación contextuales en un sistema de realidad aumentada. La realidad aumentada ofrece la posibilidad de mostrar información de forma intuitiva, rápida, interactiva y atractiva. Estas características hacen que su aplicación en sectores como el turismo, patrimonio, cultura y publicidad esté creciendo considerablemente. Uno de los principales inconvenientes de los sistemas de realidad aumentada actuales es que suelen mostrar un número de POIs excesivamente alto, por lo que es obligatorio aplicar técnicas que permitan mostrar solo la información que realmente le interesa al turista, es decir, información personalizada. Por tanto, se hace necesario la aplicación de los sistemas de recomendación en los sistemas de realidad amentada aplicados al turismo. Además, otro de los inconvenientes de los sistemas de recomendación turísticos actuales es que no utilizan información contextual de los turistas, y no genera recomendaciones para grupos de turistas que viajan juntos. El objetivo del trabajo es definir un soporte teórico para la creación y configuración de un sistema de recomendación para una herramienta de realidad aumentada de un destino turístico, donde los usuarios puedan disponer de herramientas para planificar individualmente o en grupo visitas o rutas turísticas, teniendo en cuenta sus preferencias y contexto. Cualquier destino consolidado puede tener miles de puntos, por lo que la cantidad de operaciones a realizar para obtener una recomendación es muy elevada. Resulta por tanto de gran utilidad disponer de mecanismos que permitan realizar un filtrado que reduzca significativamente el número de puntos que serán la entrada a los motores de recomendación. Se propone como solución el uso combinado de diferentes motores de recomendación. El objetivo final es asegurar que los elementos recomendados se adecuen lo mejor posible al contexto, gustos y preferencias del turista. El marco propuesto se fundamenta teóricamente en la utilización de ontologías para representar la información, utilización de análisis formal de conceptos, enfoque lingüístico difuso, teoría de probabilidad y cadenas de Markov. Además, para la visitas en grupos se propone la utilización de aspectos relacionados con la personalidad de los miembros del grupo para ponderar las recomendaciones. En el desarrollo de la tesis se han establecido tres grande bloques: En el primero de ellos se ha realizado un estudio de las técnicas y arquitecturas de sistemas de realidad aumentada, su aplicación al ámbito turístico, así como las ventajas e inconvenientes que acarrea su utilización en un destino. Asimismo, se ha realizado un estudio de las principales técnicas de recomendación, así como de diferentes tipos de estructuras para organizar la información de un destino turístico. En el segundo boque, se ha descrito con detalle el marco propuesto desarrollando diferentes modelos de filtrado y recomendación. Concretamente se exponen los siguientes motores de filtrado y recomendación contextual: - Modelo de Pre-filtrado contextual basado en implicaciones lógicas. - Modelo de recomendación basado en contenido. - Modelo de recomendación colaborativo. - Modelo de recomendación demográfico. - Modelo de recomendación histórico. - Modelo de recomendación grupal. - Generador de rutas dinámicas. En el tercer bloque se recogen las conclusiones derivadas del estudio realizado y de la propuesta presentada, así como las líneas futuras de investigación. También se añaden dos anexos: uno sobre la ontología desarrollada y otro sobre las características de un prototipo para el destino turístico Costa del Sol Occidental. La bibliografía empleada está basada fundamentalmente en artículos de revistas de impacto y artículos de congresos relacionados con los siguientes temas: sistemas de recomendación, sistemas de realidad aumentada, representación de la información mediante ontologías, lógica difusa, análisis formal de conceptos, etc. También se han utilizado libros y estudios de aplicación de las tecnologías al ámbito turístico

Planificación, análisis y diseño de un recomendador móvil sensible al contexto de anuncios publicitarios

En la actualidad la mayoría de sistemas de recomendaciones no consideran la información contextual, siendo inapropiados para funcionar en dispositivos móviles, esto puede observarse en el ámbito de la difusión de anuncios publicitarios, donde los usuarios se ven abrumados por la excesiva información de carácter general que reciben, provocando insatisfacción generalizada en su uso. En este trabajo se desarrolla la planificación, análisis y diseño de un recomendador móvil para difundir anuncios publicitarios relevantes con la ubicación, momento y necesidad actual del usuario. Mediante una metodología adaptada y conformada por actividades de gestión de proyectos (PMBOK), de ingeniería de software (Métrica V3) y de construcción de ontologías (NeOn) se obtuvo el plan de la dirección del proyecto, la especificación de requerimientos y el diseño detallado de una solución tecnológica que integra un modelo ontológico, tecnologías semánticas y un algoritmo de aprendizaje automático de filtrado colaborativo basado en memoria, consistiendo en una potente estrategia de recomendación sensible al contexto. Palabras clave: anuncio publicitario, aprendizaje automático, computación ubicua, ontología, sensibilidad al contexto. AbstractCurrently, most recommendation systems do not consider contextual information, being inappropriate to work on mobile devices, this can be observed in the field of advertising, where users are overwhelmed by the excessive information of a general character that they receive, causing widespread dissatisfaction with their use. In this work, a mobile recommender is planned, analyzed and designed to disseminate relevant advertisements with the user's current location, time and need. Through a methodology adapted and made up of activities of project management (PMBOK), software engineering (Metrics V3) and ontology construction (NeOn), the project management plan, the specification of requirements and the detailed design of a technological solution that integrates an ontological model, semantic technologies and a machine learning algorithm of memory based collaborative filtering were obtained, consisting of a powerful strategy of context-aware recommendation.Keywords: advertisement, machine learning, ubiquitous computation, ontology, context-aware

Recomendación contextualizada usando una ontología de contexto genérica y de gran escala construida semiautomáticamente a partir de DBpedia

Los sistemas de recomendación son un tipo específico de filtrado de información que presenta a un usuario recursos (películas, música, libros, noticias, páginas web, etc.) que le pueden ser relevantes, atendiendo a su perfil de preferencias (gustos, intereses, necesidades), sin que tenga que realizar búsquedas explícitas de dichos recursos. Junto con sus preferencias, también se puede utilizar información sobre el contexto (e.g., tiempo, localización, compañía) del usuario para obtener mejores predicciones de relevancia. Los sistemas que la explotan se han denominado sistemas de recomendación conscientes del contexto (del inglés context-aware recommender systems). Habitualmente en la generación de recomendaciones contextualizadas se parte de un conjunto limitado de atributos y valores contextuales, que además suelen ser indicados de manera explícita por el usuario. Abordando esta situación, en este trabajo se propone la extracción de información contextual existente en valoraciones textuales (reviews) escritas por los usuarios sobre diversos recursos. Para modelar el contexto se ha construido semi-automáticamente una taxonomía de contexto genérica construida a partir de entidades extraídas de DBpedia –la base de conocimiento estructurada de la enciclopedia online Wikipedia–, que contempla cuatro dimensiones contextuales principales: el tiempo, la localización, el entorno y la compañía del usuario. En total, la taxonomía cuenta con 554 categorías contextuales, las cuales se han enriquecido lexicalmente con instancias de DBpedia, así como con sinónimos extraídos del diccionario WordNet para las categorías e instancias. A partir de esta taxonomía enriquecida se ha llevado a cabo un proceso automático de anotación contextual mapeando las categorías contextuales con palabras existentes en las reviews, utilizando para ello la información adicional de la taxonomía (i.e., instancias y sinónimos). Para validar estas anotaciones, se ha desarrollado una aplicación software de evaluación que asiste la revisión manual de las mismas. Además, se ha realizado un análisis detallado de estas anotaciones sobre tres dominios de datos, a saber, películas, música y libros. Por último, estas anotaciones han sido evaluadas adicionalmente mediante distintos métodos de recomendación contextualizada, comparando sus resultados con los de otros métodos de referencia que no utilizan información contextual. Los resultados obtenidos son ciertamente prometedores, ya que el uso de la información contextual anotada ha permitido en los experimentos realizados obtener mejores recomendaciones frente a los métodos de referencia.Recommender systems are a particular type of information filtering that presents resources (movies, music, books, news, web pages, etc.) of potential relevance for a user according to her preferences (tastes, interests, needs), without the need of explicit searches of such resources. Along with her preferences, the user’s context (e.g., time, location, social companion) can also be used to obtain better relevance predictions. The systems that exploit such information are called context-aware recommender systems. In general, the generation of contextualized recommendations is conducted in terms of a limited set of contextual attributes and values, which usually are explicitly provided by the users, a fact that limits the applicability of this type of recommendations. Addressing this situation, in this work we propose to extract contextual information from textual reviews written by users, expressing their opinions and experiences with the resources. To model context we semi-automatically built a generic context taxonomy with semantic entities extracted from DBpedia –the structured knowledge base of the Wikipedia online encyclopedia–, covering four context dimensions: time, location, environment and social companion. In total, the taxonomy has 554 context categories, which were lexically enriched with DBpedia instances, and synonyms of the categories and instances obtained from the WordNet lexical database. Exploiting the enriched taxonomy, we performed an automatic context annotation process on the user reviews, mapping contextual categories with words in the reviews, with the help of the additional information in the taxonomy (instances and synonyms). To validate the annotations, we developed a software application that assisted their manual revision, and conducted a detailed analysis of the annotations in three domains, namely movies, music and books. Finally, we evaluated the context annotations empirically comparing several contextaware recommender systems with baseline recommendation approaches that do not use contextual information. The achieved results are promising, since the exploitation of the automatically-generated contextual information has led to better recommendations than the generated by the baselines

Inducción de preferencias a partir del contexto de elección del usuario en sistemas de recomendación

La mayoría de los sistemas de recomendación actuales que usan técnicas de filtrado colaborativo basado en memoria predicen las preferencias de un usuario usando solamente la información de los ítems sobre los que el usuario expresó su preferencia. Sin embargo no utilizan el contexto de elección del usuario, esto es, el conjunto de ítems que fueron recomendados al usuario pero que fueron ignorados. En este trabajo de tesis presentamos las modificaciones hechas a los algoritmos clásicos de filtrado colaborativo basado en memoria para que utilicen el contexto de elección del usuario al momento de predecir sus preferencias por nuevos ítems. Como no se conocen conjuntos de datos públicos que tengan el contexto de elección del usuario y que nos permitan probar los algoritmos modificados, implementamos dichas modificaciones en un sistema de recomendación real para poder recolectar los datos necesarios para la etapa de experimentación. Finalmente, realizamos una serie de experimentos sobre tres conjuntos de datos, que nos permitieron verificar que nuestra propuesta tiene un mejor desempeño que los sistemas de recomendación clásicos

Aplicación de algoritmos híbridos e Inteligencia Artificial Explicable en secuenciación genómica

[ES]La secuenciación de ADN es uno de los campos que más ha avanzado en los últimos años dentro de la genética clínica y la biología humana. Sin embargo, la gran cantidad de datos generados mediente las técnicas de secuenciación de nueva generación (NGS) requeiren de procesos avanzados de análisis de datos en ocasiones complejos y alejados de las capacidades del personal clínico. Por ello, en este trabajo se pretende arrojar luz sobre las posibilidades de aplicación de algoritmos híbridos y de inteligencia artificial explicable (XAI) a los datos obtenidos mediante NGS. Se evaluará fase por fase la ideneidad de cada arquitectura para poder ofrecer una recomendaciones finales que permitan una implementación en flujos de trabajo de secuenciación clínica

Métodos semánticos automatizados de apoyo a la gestión y a la interoperabilidad de la información clínica

Uno de los retos actuales de la informática médica es lograr la interoperabilidad semántica entre los sistemas de información de distintas instituciones sanitarias. La interoperabilidad completa permitirá que los sistemas intercambien y comprendan automáticamente la información de los pacientes y facilitará el acceso completo a la información de un paciente desde cualquier sistema o institución. Varios proyectos a nivel europeo han definido una hoja de ruta con recomendaciones y acciones encaminadas a lograr la interoperabilidad semántica de la Historia Clínica Electrónica (HCE), entre las que se incluyen: (i) el uso de modelos de datos clínicos estructurados (arquetipos) para capturar de forma ordenada y sistemática la información de pacientes en escenarios clínicos determinados y (ii) la integración de terminologías clínicas dentro de la HCE, principalmente mediante la creación de enlaces entre ítems de información clínica (presentes en los modelos de datos de la HCE) con conceptos estándar de las terminologías. La tesis se centra en el desarrollo de métodos avanzados para enlazar de forma automática la información clínica de la HCE, especialmente de arquetipos, con la terminología SNOMED-CT. También, se han desarrollado aplicaciones que demuestran las ventajas de integrar una terminología de referencia en repositorios de datos clínicos. La tesis demuestra que es factible automatizar el enlazado entre la información clínica de los arquetipos y SNOMED-CT, con una precisión y cobertura elevada, si se hace uso de la información contextual y estructural implícita en los arquetipos y en SNOMED-CT

Desarrollo de un Prototipo de Aplicación Móvil para Sistemas de Recomendación Proactivos

En la actualidad, el exceso de información se puede volver un problema durante el uso de la tecnología. La capacidad de abordar y manejar grandes cantidades de información de las personas es limitada, lo que unido al exceso de contenido irrelevante empaña la usabilidad del sistema. Los sistemas de recomendación juegan un papel clave en esta problemática. Estos sistemas ayudan a los usuarios a elegir entre una gran variedad de diferentes opciones facilitando su toma de decisiones. En los últimos años, gracias a los avances obtenidos en la tecnología móvil ha crecido el interés por los sistemas de recomendaciones para estos usuarios móviles: los llamados Context-Aware Recommender Systems (CARS), pasan a considerar no solo las preferencias del usuario sino también las condiciones de su contexto. El objetivo del proyecto es continuar esta tendencia, explotando las opciones que ofrece la captura y análisis del contexto para diseñar un sistema proactivo, en el cual el usuario esté totalmente liberado en las tareas de ofrecer una entrada al recomendador y sea automáticamente y gracias a la información de su contexto como se generen recomendaciones interesantes para el mismo. Para ello se utiliza el modelo definido en investigaciones previas realizadas por investigadores de la Universidad de Zaragoza siendo el artículo titulado “Push-Based Recommendations in Mobile Computing Using a Multi-Layer Context” y publicado en el congreso MoMM 2015 donde se propone una arquitectura basada en el concepto de entornos y gestiona el impacto de eventos dinámicos y los actores envueltos en el proceso de recomendaciones. Una vez analizada la literatura sobre la que se establece el proyecto y visiones auxiliares, se ofrece la arquitectura sobre la que se implementará el proyecto. El trabajo se centra en el desarrollo de un prototipo de aplicación móvil que permite conocer y profundizar sobre el concepto estudiado. Permite conocer las limitaciones y carencias del modelo en la tecnología actual, pero también las ventajas obtenidas en la experiencia de usuario. Además de la aplicación móvil, se realiza el desarrollo del otro componente fundamental del sistema, el gestor de entorno, que incluye el sistema de recomendaciones. Estas implementaciones tienen como objetivo verificar la arquitectura realizada y conocer con mayor profundidad los desafíos actuales en los sistemas de recomendaciones. Asimismo, todo el desarrollo realizado es utilizado también para conocer las diferentes tecnologías disponibles, tanto en el desarrollo de aplicaciones móviles, como en el de sistemas de recomendación. El proyecto propone una arquitectura sobre la que trabajar con el prototipo de aplicación móvil desarrollado. Ésta aplicación se espera que pueda servir de herramienta para futuras investigaciones orientadas al desarrollo de sistemas de recomendaciones para usuarios móviles, permitiendo conocer el contexto de cada usuario para poder ofrecer recomendaciones de mayor precisión

Avances en Informática y Automática. Duodécimo Workshop

Actas de los trabajos de TFM del Máster Universitario en Sistemas Inteligentes 2017-2018[ES]El Máster Oficial en Sistemas Inteligentes de la Universidad de Salamanca tiene como principal objetivo promover la iniciación de los estudiantes en el ámbito de la investigación. El congreso organizado por el Departamento de Informática y Automática que se celebra dentro del Máster en Sistemas Inteligentes de la Universidad de Salamanca proporciona la oportunidad ideal para que sus estudiantes presenten los principales resultados de sus Trabajos de Fin de Máster y obtengan una realimentación del interés de los mismos. La duodécima edición del workshop Avances en Informática y Automática, correspondiente al curso 2017-2018, ha sido un encuentro interdisciplinar donde se han presentado trabajos pertenecientes a un amplio abanico de líneas de investigación. Todos los trabajos han sido supervisados por investigadores de reconocido prestigio pertenecientes a la Universidad de Salamanca, proporcionando el marco idóneo para sentar las bases de una futura tesis doctoral. Entre los principales objetivos del congreso se encuentran: Ofrecer a los estudiantes un marco donde exponer sus primeros trabajos de investigación. Proporcionar a los participantes un foro donde discutir ideas y encontrar nuevas sugerencias de compañeros, investigadores y otros asistentes a la reunión. Permitir a cada estudiante una realimentación de los participantes sobre su trabajo y una orientación sobre las futuras direcciones de investigación. Contribuir al desarrollo del espíritu de colaboración en la investigación

Communication and advocacy work for peacebuilding

Este artículo forma parte de la conferencia titulada «Comunicación para el desarrollo humano y el cambio social. El papel de la comunicación en la incidencia política para la construcción de la paz», pronunciada en el “II Congreso Internacional de Comunicación Social para la Paz”, celebrado en Bogotá (Colombia), del 21 al 24 de septiembre de 2009.Este artículo, enmarcado dentro de las teorías de la Comunicación para el Desarrollo, trata de establecer las condiciones básicas para la investigación social en proyectos mediáticos de intervención política orientados a la construcción de la paz en zonas de conflicto.This paper, framed within development communication theories, tries to establish the basic conditions for social research into political intervention media advocacy projects keyed to peacebuilding in conflict areas