Extracción de preferencias televisivas desde los perfiles de redes sociales.

• Espinoza Mejía, Mauricio ^[1] ; Saquicela, Víctor ^[1] ; Palacio Baus, Kenneth ^[1] ; Albán, Humberto ^[1]
  1. [1] Universidad de Cuenca

     Universidad de Cuenca

     Cuenca, Ecuador

     
• Localización: Revista Politécnica, ISSN-e 2477-8990, Vol. 34, Nº. 2, 2014 (Ejemplar dedicado a: Revista Politécnica), págs. 63-63
• Idioma: español
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• Resumen
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    Resumen: El objetivo final de un sistema de recomendación es satisfacer las necesidades de información de un usuario. En el caso de la TV digital los sistemas de recomendación han mostrado ser una excelente alternativa para hacer frente a la sobrecarga de información y sugerir la selección de los programas más interesantes para ver. Sin embargo, para que esto ocurra se requiere que estos sistemas consideren en su diseño los intereses y preferencias del usuario. Con el fin de proporcionar un enfoque más robusto para la modelación del perfil de un usuario, se propone el uso de tecnologías de laWeb semántica junto con laWeb social. La idea de juntar ambos campos es convertir las declaraciones implícitas de las preferencias televisivas de un usuario en la Web social, a expresiones de la forma sujeto-predicado- objeto (conocidas en términos semánticos como tripletes). Esta combinación permitirá añadir significado a los datos capturados con el fin de que el perfil pueda ser aprovechado de forma sencilla por una máquina. El sistema propuesto confía en un grupo de ontologías de diferentes dominios y se basa en una arquitectura genérica que permite capturar manipular, y serializar el perfil de un usuario de TV digital.Â

  • English

    Abstract: The final goal of a recommender system is to satisfy the user’s information needs. In the case of digital TV, the recommender systems have proven to be an excellent alternative to address the information overload and facilitate the selection of the most interesting programs to watch. However, for this to occur it is required that these systems consider at their design the user interests and preferences. In order to provide a more robust approach for modeling the user profile, we propose the use of the Semantic Web technologies together with the Social Web. The idea of merge both fields is to convert the implicit declarations of the user’s television preferences on the social Web, to expressions of the shape: subject-predicate-object (known in semantic terms as triplets). This combination will add meaning to the captured data so that the profile can easily be exploited by a machine. The proposed system relies on a set of ontologies for different domains and a generic architecture to capture, manipulate, and serialize the profile of a digital TV user.

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