000078548 001__ 78548
000078548 005__ 20190326115345.0
000078548 037__ $$aTAZ-TFG-2019-057
000078548 041__ $$aspa
000078548 1001_ $$aHerrero Gajón, Manuel
000078548 24200 $$aDevelopment of a Mobile App Prototype for Proactive Recommendation Systems
000078548 24500 $$aDesarrollo de un Prototipo de Aplicación Móvil para Sistemas de Recomendación Proactivos
000078548 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2019
000078548 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000078548 520__ $$aEn la actualidad, el exceso de información se puede volver un problema durante el uso de la tecnología. La capacidad de abordar y manejar grandes cantidades de información de las personas es limitada, lo que unido al exceso de contenido irrelevante empaña la usabilidad del sistema. Los sistemas de recomendación juegan un papel clave en esta problemática. Estos sistemas ayudan a los usuarios a elegir entre una gran variedad de diferentes opciones facilitando su toma de decisiones. En los últimos años, gracias a los avances obtenidos en la tecnología móvil ha crecido el interés por los sistemas de recomendaciones para estos usuarios móviles: los llamados Context-Aware Recommender Systems (CARS), pasan a considerar no solo las preferencias del usuario sino también las condiciones de su contexto. El objetivo del proyecto es continuar esta tendencia, explotando las opciones que ofrece la captura y análisis del contexto para diseñar un sistema proactivo, en el cual el usuario esté totalmente liberado en las tareas de ofrecer una entrada al recomendador y sea automáticamente y gracias a la información de su contexto como se generen recomendaciones interesantes para el mismo. Para ello se utiliza el modelo definido en investigaciones previas realizadas por investigadores de la Universidad de Zaragoza siendo el artículo titulado “Push-Based Recommendations in Mobile Computing Using a Multi-Layer Context” y publicado en el congreso MoMM 2015 donde se propone una arquitectura basada en el concepto de entornos y gestiona el impacto de eventos dinámicos y los actores envueltos en el proceso de recomendaciones. Una vez analizada la literatura sobre la que se establece el proyecto y visiones auxiliares, se ofrece la arquitectura sobre la que se implementará el proyecto. El trabajo se centra en el desarrollo de un prototipo de aplicación móvil que permite conocer y profundizar sobre el concepto estudiado. Permite conocer las limitaciones y carencias del modelo en la tecnología actual, pero también las ventajas obtenidas en la experiencia de usuario. Además de la aplicación móvil, se realiza el desarrollo del otro componente fundamental del sistema, el gestor de entorno, que incluye el sistema de recomendaciones. Estas implementaciones tienen como objetivo verificar la arquitectura realizada y conocer con mayor profundidad los desafíos actuales en los sistemas de recomendaciones. Asimismo, todo el desarrollo realizado es utilizado también para conocer las diferentes tecnologías disponibles, tanto en el desarrollo de aplicaciones móviles, como en el de sistemas de recomendación.   El proyecto propone una arquitectura sobre la que trabajar con el prototipo de aplicación móvil desarrollado. Ésta aplicación se espera que pueda servir de herramienta para futuras investigaciones orientadas al desarrollo de sistemas de recomendaciones para usuarios móviles, permitiendo conocer el contexto de cada usuario para poder ofrecer recomendaciones de mayor precisión.
000078548 521__ $$aGraduado en Ingeniería Informática
000078548 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000078548 700__ $$aIlarri Artigas, Sergio$$edir.
000078548 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos
000078548 8560_ $$f681940@celes.unizar.es
000078548 8564_ $$s6798328$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/78548/files/TAZ-TFG-2019-057.pdf$$yMemoria (spa)
000078548 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:78548$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado
000078548 950__ $$a
000078548 951__ $$adeposita:2019-03-26
000078548 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cEINA
000078548 999__ $$a20190131232035.CREATION_DATE