論文の概要: Ontology-based Context Aware Recommender System Application for Tourism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00768v1
• Date: Thu, 29 Dec 2022 15:50:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 16:13:08.690183
• Title: Ontology-based Context Aware Recommender System Application for Tourism
• Title（参考訳）: オントロジーに基づくコンテキストアウェア・レコメンダシステムの観光への応用
• Authors: Vitor T. Camacho, Jos\'e Cruz
• Abstract要約: 観光のための新しいレコメンデーションシステム(RS)について紹介する。 RSは、現在のレコメンデータシステムにおける最先端のルールである、コンテキスト認識である。 提案されたRSは、RSの成熟度に基づいて変化するアンサンブルを作成するさまざまなタイプのレコメンデーターを混合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work a novel recommender system (RS) for Tourism is presented. The RS is context aware as is now the rule in the state-of-the-art for recommender systems and works on top of a tourism ontology which is used to group the different items being offered. The presented RS mixes different types of recommenders creating an ensemble which changes on the basis of the RS's maturity. Starting from simple content-based recommendations and iteratively adding popularity, demographic and collaborative filtering methods as rating density and user cardinality increases. The result is a RS that mutates during its lifetime and uses a tourism ontology and natural language processing (NLP) to correctly bin the items to specific item categories and meta categories in the ontology. This item classification facilitates the association between user preferences and items, as well as allowing to better classify and group the items being offered, which in turn is particularly useful for context-aware filtering.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,観光のための新しいレコメンデーションシステム(RS)を紹介する。 RSは、現在、レコメンデーターシステムのための最先端のルールであり、提供されているさまざまなアイテムをまとめるために使用される観光オントロジーの上に機能している。 提示されたrsは、rsの成熟度に基づいて変化するアンサンブルを作成する様々なタイプのレコメンダを混合する。 シンプルなコンテンツベースのレコメンデーションから始めて、評価密度とユーザ濃度が増大するにつれて、人気度、人口統計学的、協調的なフィルタリング手法を反復的に追加する。 その結果, 観光オントロジーと自然言語処理(NLP)を用いて, オントロジーの特定の項目カテゴリやメタカテゴリに, アイテムを正しく結合するRSが得られた。 この項目分類は、ユーザの好みとアイテムの関連付けを容易にし、提供されるアイテムの分類とグループ化を可能にし、コンテキスト対応のフィルタリングに特に有用である。

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