Análisis de estrategias de selección de vecinos para recomendación en LBSN

Autores
Rios, Carlos; Godoy, Daniela Lis; Schiaffino, Silvia
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El gran uso de los dispositivos móviles y los servicios basados en ubicación han generado un nuevo concepto en los medios sociales en línea, llamado redes sociales basadas en ubicación. Éstas usan tecnologías como GPS, Web 2.0 y smartphones para permitir a los usuarios compartir sus ubicaciones (check-ins), buscar lugares de interés o POIs (Point of Interest), descuentos, dejar comentarios de lugares específicos, conectarse con sus amigos y encontrar amigos que se encuentran cerca de algún lugar específico. Para aprovechar la información que los usuarios vuelcan en estas redes surgieron los Sistemas de Recomendación basados en Ubicación (LBSNs, sus siglas en inglés) que generan sugerencias en base a la aplicación de diferentes técnicas de recomendación. En este artículo se presentan dos estrategias para la selección de vecinos en el enfoque de filtrado colaborativo clásico basado en usuarios, considerando la red social de los usuarios y las visitas comunes como factores influyentes. El enfoque propuesto fue evaluado utilizando datos de una red social basada en ubicación popular, mostrando mejoras sobre el enfoque clásico de filtrado colaborativo.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)
Materia
Ciencias Informáticas
Sistemas de Recomendación basados en Ubicación
filtrado colaborativo clásico
red social
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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