Virtual Goods Recommendations in Virtual Worlds

Virtual worlds (VWs) are computer-simulated environments which allow users to create their own virtual character as an avatar. With the rapidly growing user volume in VWs, platform providers launch virtual goods in haste and stampede users to increase sales revenue. However, the rapidity of development incurs virtual unrelated items which will be difficult to remarket. It not only wastes virtual global companies’ intelligence resources, but also makes it difficult for users to find suitable virtual goods fit for their virtual home in daily virtual life. In the VWs, users decorate their houses, visit others’ homes, create families, host parties, and so forth. Users establish their social life circles through these activities. This research proposes a novel virtual goods recommendation method based on these social interactions. The contact strength and contact influence result from interactions with social neighbors and influence users’ buying intention. Our research highlights the importance of social interactions in virtual goods recommendation. The experiment’s data were retrieved from an online VW platform, and the results show that the proposed method, considering social interactions and social life circle, has better performance than existing recommendation methods

Alter ego, state of the art on user profiling: an overview of the most relevant organisational and behavioural aspects regarding User Profiling.

This report gives an overview of the most relevant organisational and\ud behavioural aspects regarding user profiling. It discusses not only the\ud most important aims of user profiling from both an organisation’s as\ud well as a user’s perspective, it will also discuss organisational motives\ud and barriers for user profiling and the most important conditions for\ud the success of user profiling. Finally recommendations are made and\ud suggestions for further research are given

The use of XML schema and XSLT rules for product information personalization

This thesis describes research carried out in order to help solve the problem of personalization in e-commerce/CRM system. Web-based personalization consists of activities, such as providing customised information, that tailor the user's Web experience- browsing a Web site or purchasing a product, for example-to that user's particular needs. The main research objective of the project is to investigate how XSLT technologies can be used for the development of matching engines that find XML represented products that match the tastes, needs or requirements of customers as captured in customer profiles, also represented in XML. More specifically our research investigates into novel algorithms for transforming XML based product specifications using rules that derive from mining customer profiles with the purpose of customizing the product information

Rough Set Based Rule Evaluations and Their Applications

Knowledge discovery is an important process in data analysis, data mining and machine learning. Typically knowledge is presented in the form of rules. However, knowledge discovery systems often generate a huge amount of rules. One of the challenges we face is how to automatically discover interesting and meaningful knowledge from such discovered rules. It is infeasible for human beings to select important and interesting rules manually. How to provide a measure to evaluate the qualities of rules in order to facilitate the understanding of data mining results becomes our focus. In this thesis, we present a series of rule evaluation techniques for the purpose of facilitating the knowledge understanding process. These evaluation techniques help not only to reduce the number of rules, but also to extract higher quality rules. Empirical studies on both artificial data sets and real world data sets demonstrate how such techniques can contribute to practical systems such as ones for medical diagnosis and web personalization. In the first part of this thesis, we discuss several rule evaluation techniques that are proposed towards rule postprocessing. We show how properly defined rule templates can be used as a rule evaluation approach. We propose two rough set based measures, a Rule Importance Measure, and a Rules-As-Attributes Measure, %a measure of considering rules as attributes, to rank the important and interesting rules. In the second part of this thesis, we show how data preprocessing can help with rule evaluation. Because well preprocessed data is essential for important rule generation, we propose a new approach for processing missing attribute values for enhancing the generated rules. In the third part of this thesis, a rough set based rule evaluation system is demonstrated to show the effectiveness of the measures proposed in this thesis. Furthermore, a new user-centric web personalization system is used as a case study to demonstrate how the proposed evaluation measures can be used in an actual application

Mobile-agent based multi-constraint one-to-many bilateral e-Negotiation framework

The thesis proposes a multi-constraint one-to-many bilateral e-Trade negotiation framework. It deploys mobile agents in negotiation, considers trading competition between vendors and search space, efficiently manages the risk of losing top utility offers that expire before the negotiation deadline, accurately evaluates offers, and truly maintains the security of negotiation data

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