Tourism mobile and recommendation systems - a state of the art

Recommendation systems have been growing in number for the last fifteen years. To evolve and adapt to the demands of the actual society, many paradigms emerged giving birth to even more paradigms and hybrid approaches. Mobile devices have also been under an incredible growth rate in every business area, and there are already lots of mobile based systems to assist tourists. This explosive growth gave birth to different mobile applications, each having their own advantages and disadvantages. Since recommendation and mobile systems might as well be integrated, this work intends to present the current state of the art in tourism mobile and recommendation systems, as well as to state their advantages and disadvantages

Footprint: Tourism Information Search based on Mixed Reality

In the quest to provide better information seeking experience during travelling, this paper is set to design, build and trial a prototype tourism information search application based on mixed reality. This paper proposes “Footprint”, an android-based tourism information search application in a mixed reality environment, whereby it overlays tourism-related information on the image that the mobile phone camera is focused at. Using Footprint, the user would only need to point the mobile phone camera on a specific spot, and Footprint will overlay all in-formation on geo-tagged tourism objects as far as 30 meters away. User is also able to filter search information based on the data source of information (such as Google or Wiki) or based on the category (such as Food or Landmark). It is hoped that this experience would one day become a trend, as when more reality-environments will be shaped into surreal, yet virtual alternatives through Internet of Things (IoT), and there will be more ubiquitous resource ac-cess through many devices, networks, and user content

Poi engine - Sistema automático de pesquisa e recolha de pontos de interesses turísticos relativos a formação na área da saúde

Sendo o turismo um dos grandes fatores económicos e sociais de alguns países, e também uma percentagem de 2.9% do PIB mundial, faz com que a área de planeamento de rotas turísticas, de grande importância (Silva 2014). Muitos desses turistas, planeiam as suas viagens através da internet escolhendo os pontos turísticos que pretendem visitar. Esta atividade torna-se stressante devido à quantidade excessiva de informação que se obtém ao pesquisar por informação turística em motores de pesquisa convencionais (Ciurana Simó 2012). Uma forma de minimizar este esforço é utilizar sistemas de recomendação que permitem filtrar a informação, minimizando a quantidade de informação irrelevante (Ciurana Simó 2012). Surgem com regularidade novos interesses e categorias de turismo, como, o turismo desportivo e o turismo medicinal (Mun et al. 2015). Uma categoria de turismo em crescimento neste momento é o turismo profissional, sendo que este, normalmente, é de curto prazo. Os sistemas de recomendação, em geral, recomendam nesta categoria, sugestões de restauração, transportes e museus, o que torna a categoria demasiado generalista. O objetivo do presente projeto tem como foco uma subcategoria de turismo profissional, o turismo para profissionais de saúde. Os profissionais de saúde necessitam de se manter informados e formados nas melhores práticas e opções disponíveis para o tratamento de doenças e lesões dos seus pacientes. Para isso, começam a não ter o tempo disponível para assistir a eventos formativos dentro da área profissional em que trabalham (Smith et al. 2009). Muitos desses eventos decorrem em localizações turísticas, sendo aqui que este projeto contribui. Neste projeto, foi criado um protótipo que recolhe a informação existente sobre estes eventos formativos, através de pesquisas avançadas. Disponibiliza essa informação a sistemas de recomendação turísticos sob a forma de ponto de interesse. Com esta informação acessível, os profissionais de saúde podem assim a planear as suas rotas turísticas nas suas férias de uma forma mais agradável.Being tourism a major economic and social factor in some countries, with a percentage of 2.9% of world GDP, makes planning tourism routes of great importance (Silva 2014). Many of these tourists use the Internet to plan their trips and to pick points of interest to visit, this quickly becomes a stressful activity due to the excessive amount of information obtained while searching for touristic information on conventional search engines (Ciurana Simó 2012). A way to minimize this effort is by using recommendation systems applications, which filter information minimizing the amount of unwanted data (Ciurana Simó 2012). There are new interests and tourism categories emerging like sports tourism and the medicinal tourism (Mun et al. 2015). A tourism category emerging is the professional tourism, and is usually short-term tourism. In general, recommendation systems, recommend for this category, suggestions in food industry, transportation, museums, treating this category as a general one. The objective of this thesis is focused on a subcategory of professional tourism, tourism for health care professionals. These professionals need to be up to date with late knowledge and practices to better treat their patients. To do so, they must attend to lectures and professionals practice courses, which most times they don’t have the time available to attend (Smith et al. 2009). Many events in the health care area emerge in tourism locations, this is where the topic of this thesis is centered and where it contributes. In this project, an application prototype was developed to collect existing information on these academic events. Providing it to recommendation systems has point of interest, this will help the health care professionals to plan their tourism routes in a more pleasing way

User Profiling and Knowledge Extraction For Tourism

O sector do turismo é uma área francamente em crescimento em Portugal e que tem desenvolvido a sua divulgação e estratégia de marketing. Contudo, apenas se prende com indicadores de desempenho e de oferta instalada (número de quartos, hotéis, voos, estadias), deixando os indicadores estatísticos em segundo plano. De acordo com o “ Travel & tourism Competitiveness Report 2013”, do World Economic Forum, classifica Portugal em 72º lugar no que respeita à qualidade e cobertura da informação estatística, disponível para o sector do Turismo. Refira-se que Espanha ocupa o 3º lugar. Uma estratégia de mercado, sem base analítica, que sustente um quadro de orientações específico e objetivo, com relevante conhecimento dos mercados alvo, dificilmente é compreensível ou até mesmo materializável. A implementação de uma estrutura de Business Intelligence que permita a realização de um levantamento e tratamento de dados que possibilite relacionar e sustentar os resultados obtidos no sector do turismo revela-se fundamental e crucial, para que sejam criadas estratégias de mercado. Essas estratégias são realizadas a partir da informação dos turistas que nos visitam, e dos potenciais turistas, para que possam ser cativados no futuro. A análise das características e dos padrões comportamentais dos turistas permite definir perfis distintos e assim detetar as tendências de mercado, de forma a promover a oferta dos produtos e serviços mais adequados. O conhecimento obtido permite, por um lado criar e disponibilizar os produtos mais atrativos para oferecer aos turistas e por outro informá-los, de uma forma direcionada, da existência desses produtos. Assim, a associação de uma recomendação personalizada que, com base no conhecimento de perfis do turista proceda ao aconselhamento dos melhores produtos, revela-se como uma ferramenta essencial na captação e expansão de mercado.The tourism sector is a frankly growth area in Portugal and has developed its outreach and marketing strategy. However, it only relates to performance indicators and installed supplies (number of rooms, hotels, flights, accommodation), leaving statistical indicators in the background. According to "Travel & tourism Competitiveness Report 2013," of the World Economic Forum, ranks Portugal in 72nd place in quality and coverage of statistical information available to the tourism sector. It should be noted that Spain occupies the 3rd place. A market strategy without analytical basis, to sustain a specific and objective framework of guidance, with relevant knowledge of the target markets, is difficult to understand or even achievable. Implementing a Business Intelligence structure that allows the realization of a survey and data processing that enables to relate and sustain the results achieved in tourism, proves to be essential and crucial to create market strategies. These strategies are performed from the information of tourists who visit us, and potential tourists, so they can be captivated in the future. Analysis of characteristics and behavioural patterns of tourists allows a definition of distinct profiles and thus detecting market trends, in order to promote appropriate offering products and services. The knowledge obtained allows, on the one hand, creating and delivering the most attractive products to offer tourists and on the other, to inform them in a targeted manner, the existence of these products. Thus, the combination of a personalized recommendation which is based on the knowledge of the tourist profiles proceed to advice the best products, proves to be an essential attracting tool and in market expansion

Semantic social network analysis

Mestrado em Engenharia InformáticaOver the last few years, online social networks have become part of society, affecting the way people interact, and share and spread ideas. Their large and still increasing popularity led to the emergence of multiple huge social datasets. Although a vast set of social network analysis methods and algorithms have already been proposed and scrutinized by the research community, most of them aren’t prepared for a direct application over the rich and heterogeneous information contained in the online social network datasets. With the emergence of the Semantic Web, the up until now closed datasets are evolving to become one semantically enriched and distributed social dataset shared by all online social network applications. In such an environment, new methods and tools that fill the gap between the new social and semantic web technologies, and well established and accepted social network analysis methods are required. In that sense, the main goal of this thesis work, as part of the Toursplan project, is to adapt the current Toursplan platform so it fits into the Social and Semantic Web environments, while also providing mechanisms to perform social network analysis over the Toursplan semantically enriched social dataset.Nos últimos anos as redes sociais online têm sido progressivamente adoptadas pela sociedade, influenciando a maneira como as pessoas interagem, partilham e distribuem ideias. A sua crescente popularidade levou ao aparecimento de múltiplas bases de dados com enormes quantidades de dados relativos a interacções sociais. Apesar de já existir uma vasta quantidade de métodos e algoritmos para análise de redes sociais propostos e escrutinados pela comunidade científica, a maior parte não se encontra preparada para a sua aplicação directa sobre a informação, rica e heterogénea, contida nas bases de dados das redes sociais online. Com o aparecimento da Web Semântica, os dados sociais até agora enclausurados e protegidos por cada uma das entidades responsáveis pelos mesmos, estão a convergir para formar uma enorme massa de informação distribuida e semanticamente enriquecida, partilhada por todas as aplicações com funcionalidades sociais. Num ambiente como este, novos métodos e ferramentas são necessários para que exista uma ponte entre as novas tecnologias emergentes devido à Web Social e Semântica, e os já bem aceites e estabelecidos métodos e algoritmos para análise de redes sociais. Sendo assim, o principal objectivo desta tese como parte do projecto Toursplan, é não só a adaptação da actual plataforma Toursplan de forma a que esta se possa encaixar na Web Social e Semântica, mas também o desenvolvimento de mecanismos que permitam analisar a semanticamente enriquecida base de dados Toursplan. Do trabalho desenvolvido resultaram: • A análise do estado da arte das actuais redes sociais online, e de métodos e algoritmos de análise de redes sociais; • A ontologia Toursplan, que descreve o domínio de conhecimento da plataforma Toursplan, incluindo o perfil dos utilizadores, pontos de interesse turísticos e planeamento de viagens; • A ontologia SocioNet, que descreve o domínio de conhecimento relativo a métodos e algoritmos de análise de redes sociais, proporcionando um modelo para a persistência de dados resultantes da execução de múltiplos algoritmos previamente analisados e descritos; • A implementação de uma base de triplos para a plataforma Toursplan, e a migração de toda a informação encontrada na base de dados relacional para a base de triplos; • A implementação de uma camada de acesso a dados, com base na framework Jena para a Web Semântica, que permite o acesso à base de triplos através das ontologias Toursplan e SocioNet; • A implementação de um protótipo que corresponde à nova aplicação Web da rede social Toursplan; • A especificação e implementação de uma fase de normalização de dados provenientes de bases de triplos (ou grafos de triplos) com base em múltiplos padrões de modelação, usando a camada de acesso a dados anterior e a ontologia SocioNet; • A implementação de alguns dos algoritmos de análise de redes sociais previamente analisados com base na camada SocioNet, a sua execução sobre informação normalizada, e a análise dos resultados obtidos

PSiS mobile

Os sistemas de recomendação têm vindo a ser cada vez mais utilizados nos últimos anos. Por isso, é imprescindível que estes sistemas se adaptem à evolução da sociedade incluindo cada vez mais novas funcionalidades, tais como a adaptação do sistema ao contexto da pessoa. Esta adaptação pode ser feita através de, por exemplo, dispositivos móveis, que têm vindo a apresentar uma taxa de crescimento de vendas muito grande. Dada a crescente integração dos sistemas de recomendação com os sistemas móveis, foi elaborado um estudo sobre o estado da arte dos sistemas de auxílio ao turista que utilizam dispositivos móveis, sendo apresentadas as suas vantagens e desvantagens. Estes sistemas móveis de auxílio a turistas foram divididos em dois grupos: os que apresentam apenas a informação sobre pontos de interesse e os sistemas que são capazes de efectuar recomendações, com base no perfil do turista. Um breve estudo sobre os sistemas operativos para dispositivos móveis é apresentado, sendo especialmente focado o sistema operativo Android que foi o escolhido para esta implementação. Como os dispositivos móveis, actualmente, ainda possuem várias limitações, estas foram descritas e apresentadas as boas práticas no desenvolvimento de aplicações para este tipo de sistemas. É também apresentado um estudo que visa descobrir qual é o método mais leve e mais rápido para trocar dados entre a parte servidora e a parte móvel. Com a parte introdutória apresentada, é exposto o projecto desenvolvido nesta tese, o PSiS Mobile. Este sistema é um módulo que faz parte do projecto PSiS e pretende trazer todas as vantagens dos sistemas móveis para o sistema base já implementado. O projecto PSiS foca-se no estabelecimento de planos de visita personalizados com indicação de percursos para turistas com tempo limitado. Apoiando a definição de planos de visitas de acordo com o perfil do turista (interesses, valores pessoais, desejos, restrições, deficiências, etc.) combinando os produtos de turismo mais adequados (locais de interesse, eventos, restaurantes, etc.) em itinerários eficientes. A utilização de dispositivos móveis para acompanhamento da visita permite uma rápida interacção entre o turista e o sistema. Assim, o PSiS poderá recolher informação contextual do utilizador para que o perfil do mesmo seja enriquecido. O sistema apresentado é composto por duas partes: a parte cliente e a parte servidora. Toda a informação, como por exemplo o perfil do turista, histórico de viagens e valores de similaridade entre utilizadores está presente na parte servidora. O processo de recomendação também é efectuado pela aplicação servidora, sendo esta a responsável pela atribuição de uma classificação aos pontos de interesse tendo em conta o perfil do utilizador em causa. A base de dados do PSiS possui toda a informação relativa aos pontos de interesse numa determinada cidade ou região e o portfólio completo do histórico de visitas de cada utilizador. A componente móvel é uma parte muito importante para o sistema, pois interage com o utilizador no terreno. Um dispositivo móvel como o PDA, não só permite a apresentação de informação relevante ao utilizador, como também permite a recolha automática de informação contextual (por exemplo, a localização). Toda esta informação contribui para a definição de um perfil completo e para uma melhor adaptação do sistema às necessidades do utilizador. De forma a nem sempre estar dependente do servidor, a aplicação móvel possui rotinas para a realização de recomendações básicas. Ou seja, a aplicação móvel não realiza a classificação dos pontos de interesse, mas apenas mostra os principais resultados já formados pela parte servidora. Por exemplo, se um utilizador gostar de comida Chinesa, um restaurante Chinês nas imediações irá ter uma boa classificação e, por isso, ser recomendado. A aplicação móvel mostra ao turista o percurso definido para o dia em que o mesmo se encontra, sendo feito o rastreio do trajecto que o mesmo efectua. Assim, o sistema consegue saber se o horário do planeamento está a ser cumprido ou não. Caso não esteja, é invocado um algoritmo de planeamento que irá tentar corrigir o atraso ou o adiantamento perante o horário inicial. Depois de visitar um ponto de interesse, é pedido ao utilizador para fornecer feedback sobre o mesmo. Se desejado também é possível mostrar os pontos de interesse existentes perto do turista (usando as coordenadas GPS obtidas pelo dispositivo móvel) organizados por categorias, raio de distância, etc. Apesar dos dispositivos móveis possuírem várias restrições, pretendeu-se proporcionar ao utilizador uma boa experiência, através de uma aplicação rápida, de fácil utilização e adaptável, incluindo funcionalidades de planeamento, realidade aumentada e integração com a rede social do sistema. Todos estes factores contribuem para a disponibilização de informação detalhada ao turista.Recommendation systems have been growing in a relative number over the last years. But with the actual society evolution and expectations, these systems need to be improved to include new features, such as adapting the system to the context of the user. This adaptation can be performed using mobile devices, which nowadays are under an incredible growth rate in every business area. Since recommendation and mobile systems might be integrated, this work presents the current state of the art in tourism recommendation systems using mobile devices, and states their advantages/disadvantages. A brief study of mobile devices operating system is made and Android Operating System is described, presenting his functionalities and demonstrate how it works, in a software engineering way. Since mobile devices have several limitations a study will be presented to discover the lightest and fastest way to exchange information between a server and a mobile client. PSiS Mobile, that is the proposal of this thesis, is a mobile recommendation system and planning support, designed to provide an effective support during the visit of a tourist, providing context-aware information and recommendations about places of interest to visit based on tourist preferences and his current context

Rapps Sistema de recomendação de apps de produtividade para Android

Nos últimos anos, a nossa sociedade sofreu alterações significativas ao nível tecnológico que têm vindo a modificar o quotidiano do cidadão e transportaram para a palma da mão um conjunto significativo de tarefas até há poucos anos impensáveis. Atualmente, torna-se possível realizar as mais simples tarefas como, a título de exemplo, efetuar um cálculo matemático, tirar fotografias ou registar numa agenda um compromisso, ou tarefas mais complexas, como por exemplo, escrever ou editar um documento, trabalhar numa folha de cálculo ou enviar um e-mail com um anexo, isto tudo com o recurso a um simples dispositivo móvel, conhecido como smartphone ou tablet. Apesar de existirem diversos tipos de apps que seriam um bom auxílio para o aumento da produtividade dos utilizadores de dispositivos móveis Android, nem todos têm conhecimento das mesmas, pelo que é importante que os utilizadores tenham conhecimentos das vantagens da utilização destes recursos e de tudo o que podem realizar com os seus dispositivos com o objetivo de aumentar a sua produtividade profissional ou pessoal. O presente estudo pretende contribuir para uma análise sobre a potencial utilização das novas tecnologias, mais propriamente estudando e recomendando apps de produtividade. Com este intuito foi criada uma app de recomendação de aplicações de produtividade com recurso a um método de sistemas de recomendação. São apresentados os resultados e as conclusões, com recurso a opiniões de potenciais utilizadores.In recent years, our society has undergone significant changes in the technological level that have been modifying the everyday citizen and transported to the palm of the hand a long number of tasks that were unthinkable to be done a few years ago. Nowadays, it’s possible to perform the simples tasks, such as, for example, a mathematical calculation, take a photo or record an appointment, or more complex tasks, such as, writing or editing a document, work on a spreadsheet or send an e-mail with an attachment, all this with the use of a single mobile device, known as smartphone or tablet. Although there are many types of apps that would be a good help to increase the productivity of users of Android mobile devices, not everyone knows about their existence, so it’s important that users have knowledge about of the advantages of these resources and all they can accomplish with their devices in order to increase their professional or personal productivity. This study aims to contribute to an analysis of the potential use of new technologies, more specifically studying and recommending productivity apps. To this end it’s been created an app that recommends productivity apps using a specific method of recommender systems. The results and conclusions are presented, using the opinions of potential users