In recent years, the tourism industry has witnessed substantial growth, thanks to the pro liferation of digital technology and online platforms. Tourists now have greater access to
information and the ability to make informed travel decisions. However, the abundance
of available information often leaves tourists overwhelmed when selecting points of inter est (POI) that align with their preferences. Recommender Systems (RS) have emerged as
a solution, personalising recommendations based on tourist behaviour, social networks, and
contextual factors. To enhance RS efficacy, researchers have begun exploring the integration
of psychological factors, such as personality traits. Yet, to meet the demands of modern
tourists, a robust knowledge base, such as a tourist attractions ontology, is essential for
seamless and rapid matching of tourist characteristics and preferences with available POI.
With that in mind, this project aims to enhance a Group Recommender System (GRS)
prototype, GrouPlanner, by creating a robust tourist attractions ontology. This ontology
will facilitate rapid and accurate matching of points of interest with tourists’ character istics, including personality, preferences, and demographic data, ultimately improving POI
recommendations.
First, there needs to be an understanding of the personality of tourists and how it influences
their choices when it comes to picking the best point of interest based on their personality.
With that knowledge acquired, it is time to choose a way to represent this knowledge in the
form of an ontology.
In this project, the Protégé ontology editor was used to design the ontology and the rela tionships between the tourists’ personality and the points of interest. After designing the
ontology, it had to be converted to a database so the Grouplanner system could access it.
So, to do that, a solution was designed to integrate the designed ontology in a triple store
data base, in this case, Apache Fuseki.
With the database implemented, several tests were made to verify if the database would
give the recommended points of interests based on the tourists’ preferences. This tests were
later analysed.Nos anos mais recentes, a indústria do turismo presenciou um crescimento substancial dev ido à tecnologia digital e plataformas online. Cada vez mais, os turistas têm acesso a uma
abundância de informação que influencia a habilidade de tomar decisões sobre viajar. No
entanto, esta informação pode complicar a seleção dos pontos de interesse que alinhem com
as preferências dos turistas. Para combater isso, sistemas de recomendação (SR) emergi ram como uma solução, personalizando as recomendações com base no comportamento do
turista, redes socias e outros fatores. Para aumentar a eficácia destes sistemas, os investi gadores começaram a explorar a possibilidade de integração com fatores psicológicos, como
traços de personalidade. Apesar disso, para cumprir as exigências dos turistas modernos,
uma base de conhecimento robusta, como uma ontologia de atrações turísticas, é essencial
para, de forma eficaz e eficiente, corresponder as características dos turistas com os pontos
de interesse disponíveis.
Com isso em mente, este projeto tem como objetivo melhorar um protótipo de um sistema
de recomendação (GrouPlanner), criando uma ontologia robusta de atrações turísticas. Essa
ontologia facilitará a correspondência rápida e precisa de pontos de interesse com as car acterísticas dos turistas, incluindo a sua personalidade e as suas preferências, melhorando
assim as recomendações de pontos de interesse.
Em primeiro lugar, é necessário compreender a personalidade dos turistas e como ela influ encia as suas escolhas ao selecionar o melhor ponto de interesse com base na sua person alidade. Com esse ponto adquirido, é necessário escolher uma maneira de representar esse
conhecimento na forma de uma ontologia.
Neste projeto, o editor de ontologias Protégé foi utilizado para projetar a ontologia e as
relações entre a personalidade dos turistas e os pontos de interesse. Após a construção da
ontologia, foi necessário convertê-la numa base de dados para que o sistema Grouplanner
pudesse ter acesso. Para isso, foi desenhada uma solução para integrar a ontologia projetada
numa base de dados "triple store", neste caso, o Apache Fuseki.
Com a base de dados implementada, foram realizados vários testes para verificar se esta
forneceria os pontos de interesse recomendados com base nas preferências dos turistas.
Esses testes foram depois analisados
