Eladio M. Blanco López, Arturo Montejo Ráez , Fernando Martínez Santiago
, Miguel Ángel García Cumbreras
Este artículo presenta un sistema de recomendación híbrido, basado en contenido y comunidad de usuarios, para recomendar a los usuarios los lugares próximos más afines a sus gustos. El contenido se extrae de forma automática de la web oficial del punto de interés. Destacamos los buenos resultados obtenidos cuando la información recuperada para cada lugar de su sitio web es descriptiva. Nuestros experimentos se han realizado sobre los datos ofrecidos por la organización del Contextual Suggestion Track en TREC 2014, una tarea exigente donde la información de los usuarios es dispersa y cuyas recomendaciones se deben obtener a partir de coordenadas geográficas y poca información adicional.
This paper introduces a hybrid recommender system, based on both content and community of users, to suggest places according to user's interests. The content has been automatically extracted from official web page of each place. We remark the promising results obtained when the official web site provides descriptive content. Our experiments have been performed on the Contextual Suggestion Track dataset from TREC 2014, a competitive task where information about users is very sparse and recommendations must come from only GPS coordinates and few additional information.
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