Mejores recomendaciones en Internet
Los sistemas utilizados en las compras en Internet suelen ofrecer sugerencias sobre otros productos. No obstante, las recomendaciones no suelen ser completamente relevantes y, para que lo sean, es necesario contar con un sistema que aproveche información del consumidor para generar sugerencias más precisas. El proyecto financiado con fondos europeos «Context-aware recommender systems (CARS)» (CARS) se propuso crear un sistema de recomendación con estas características para dispositivos móviles y de sobremesa. El sistema se aprovecha de la relación contextual entre el usuario y el objeto. Las actividades del consorcio se pusieron en marcha a finales de 2011 y se prolongaron dos años. Su trabajo dio lugar al desarrollo de cinco algoritmos nuevos superiores a los de la competencia con funciones de filtrado colaborativo. Los algoritmos se integraron en una aplicación para dispositivos móviles Android denominada Frappe y que recomienda otras aplicaciones que podrían ser del gusto del usuario. La aplicación se sirve de información contextual extraída de los sensores del teléfono móvil para dar con productos similares capaces de suplir las necesidades percibidas del usuario. En el proyecto se evaluó la utilidad y la repercusión de la aplicación. Sus resultados se publicaron en un congreso y en dos artículos remitidos a un taller. El proyecto CARS logró progresos en el campo de los sistemas de recomendación basados en el contexto. La innovación en este tipo de sistemas generará sugerencias más relevantes e invitará a incrementar el consumo.
Palabras clave
Venta en Internet, algoritmos de relación contextual, información al consumidor, sugerencias dirigidas, consciente del contexto, sistema de recomendación, Android, aplicación, Frappe, sensores de teléfono móvil
