A evolução tecnológica das últimas décadas na área das Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) contribuiu para a proliferação de fontes de informação e de sistemas de partilha de recursos. As diversas redes sociais são um exemplo paradigmático de sistemas de partilha tanto de informação como de recursos (e.g. audiovisuais). Essa abundância crescente de recursos e fontes aumenta a importância de sistemas capazes de recomendar em tempo útil recursos personalizados, tendo por base o perfil e o contexto do utilizador.
O objetivo deste projeto é partilhar e recomendar locais, artigos e vídeos em função do contexto do utilizador assim como proporcionar uma experiência mais rica de reprodução dos vídeos partilhados, simulando as condições de gravação dos vídeos. Este sistema teve como inspiração dois projetos anteriormente desenvolvidos
de partilha e recomendação de locais, artigos e vídeos turísticos em função da localização do utilizador. O sistema desenvolvido consiste numa aplicação distribuída composta por um módulo cliente Android, que inclui a interface com o utilizador e o consumo direto de serviços externos de suporte, e um módulo servidor que controla o acesso à base de dados central e inclui o serviço de recomendação baseado no contexto do utilizador. A comunicação entre os módulos cliente e servidor utiliza um protocolo do nível de aplicação dedicado. As recomendações geradas pelo sistema têm por base o perfil de utilizador, informação contextual (posição do utilizador, data e hora atual e velocidade atual do utilizador) e podem ser geradas a pedido do utilizador ou automaticamente, caso sejam encontrados pontos de interesse de grande relevância para o utilizador. Os pontos de interesse recomendados são apresentados com recurso ao Google Maps, incluindo o período de funcionamento, artigos complementares e a reprodução imersiva dos vídeos relacionados. Essa imersão tem em consideração as condições meteorológicas, temporais e espaciais aquando da gravação do vídeo.The development in recent decades in Information and Communication Technologies (ICT) has greatly contributed to the proliferation of data sources and resource sharing systems. The various social networks are a prime example of such sharing schemes. This abundance of information increases the importance
of filtering tools such as recommendation systems which are able to make timely customised suggestions based on the user profile and current context. The main objective of this project is to share and recommend places, articles and videos based on the user’s context and to provide a richer playback experience of shared videos, simulating the recording conditions. This system was inspired by two previous projects developed for sharing and recommendation of places, articles and videos depending on user location. The developed system consists of a distributed application comprising an Android client module, which includes user interface and the direct consumption of external support services and a server module that controls access to the central database and includes the recommendation service based on user context. Communication between the client and server modules is based on a dedicated application level protocol. The recommendations generated by the system are based on the user profile, contextual information (user position, date and current time and current speed of the user) and can be generated by user request or automatically, if new points of interest of great relevance to the user are found. The recommended points of interest are represented using Google Maps, including the period of operation, additional articles and immersive play of related videos. The immersion takes into account the weather conditions, time and space of when the video was recorded
