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