Mejora de aplicación para la creación y edición de taxonomías de información contextual, como apoyo a sistemas de recomendación sensibles al contexto

Abstract

Actualmente la compra y venta en el comercio electrónico es cada vez mayor y la gran cantidad de productos y servicios ofrecidos en la web puede ser un problema a la hora de realizar una compra entre tantas opciones a elegir, es por este motivo que los sistemas de recomendación son cada vez más usados para su solución. Un sistema de recomendación utiliza información del usuario, como sus gustos y preferencias, sobre un producto o servicio en particular en el cual está interesado y le recomienda aquellos que se asimilen a sus gustos. Pero además de los gustos y preferencias, un sistema de recomendación sensible al contexto utiliza información sobre las circunstancias en las que un usuario interactúa con artículos en la web, como la hora del día, el estado de ánimo, el clima, el contexto social en el que se encuentra al momento de utilizar un producto o servicio y su ubicación. Mediante estudios se ha demostrado que la información contextual puede tener balances positivos al momento de recomendar productos, además de que los proveedores han informado una mejora en el rendimiento de las ventas cuando la información de contexto se tiene en cuenta. Como una forma de obtener información de contexto, en [1] se propone el uso de una taxonomía genérica de contexto que está compuesta por clases/categorías de DBpedia, proyecto que genera información semántica a partir de Wikipedia [2]. Cabe señalar que “taxonomía” es la ciencia en la que se clasifican u organizan grupos (de cosas) con características comunes, y se establecen parámetros de diferencia, creando familias, ramas y conjuntos relacionados [3]. En el caso de este proyecto, se busca construir una taxonomía o clasificación de palabras que describen contexto. Por ejemplo, el contexto “Momentos del día” se puede subclasificar en los contextos “Mañana”, “Tarde” y “Noche”. Para la solución de este problema se hará uso de una aplicación previamente construida, la que se mejorará y agregarán nuevas funciones. DBpedia forma parte de la iniciativa Linked Data. Los datos enlazados, como se le denomina en español, es un método para publicar datos en la web e interconectarlos entre diferentes fuentes de datos [4], esto permite a DBpedia enlazar sus datos con otras fuentes de datos, como WordNet, lo que ayuda a enriquecer la taxonomía con la que se está trabajando. Haciendo uso de la taxonomía generada, es posible identificar y extraer información de contexto, existentes en reseñas de usuarios. Para lo anterior, se seleccionan palabras que, por sus características, pueden contener información contextual, llamadas palabras candidatas. Luego, se analiza si existe un mapeo entre cada palabra candidata y las categorías de la taxonomía, para devolver una lista de las categorías relacionadas a la palabra. Así, la palabra es enlazada con una o más categorías de la taxonomía, lo que se llamará anotación de contexto.