Data Mining para un Sitio de Recomendación

[pic 1]

Tecnológico de Monterrey

Campus Querétaro

Rectoría Zona Occidente

Dirección de Ingeniería y Arquitectura

Departamento de Sistemas Computacionales

TEMA

SUBTEMA

Proyecto Integrador de Tecnologías Computacionales

Autor: Pedro Pablo Orellana Manzano.

Asesor: Wladimir Rodriguez

Querétaro, México, Diciembre de 2015

Agradecimientos *to-do*

RESUMEN

*to-do*

ESTRUCTURA DEL DOCUMENTO

1. INTRODUCCIÓN
2. ESTADO DEL ARTE

1. …

1. PLANTAMIENTO DL PROBLEMA
2. PROPUESTA DE SOLUCION
3. EVALUACION DE RESULTADOS
4. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO
5. BIBLIOGRAFIA

1. INTRODUCCIÓN

1. CONTEXTO DEL PROBLEMA

Uno de los avances más importantes de la tecnología en las últimas décadas ha sido la disponibilidad y rapidez de acceso a información en la Internet y desde entonces la planeación de viajes ha sido una de las actividades más concurrentes en esta [1].

Las personas confían mucho en los servicios web existentes para poder planear viajes pero existe aún un gran problema ya que existe mucha información la cual complica un poco la toma de decisiones en caso de que se estuviera planeando un viaje desde cero lo que podría ocasionar que algunos de los lugares más atractivos pasen desapercibidos [2].

Para poder resolver este problema de sobrecarga de información, los sistemas de recomendación asisten al turista en escoger lugares que visitar [3]. Ahora, existen diversas maneras de poder atacar esta necesidad de los sistemas de recomendación (RS) mediante técnicas y metodologías de áreas como Interacción Humano Computadora (IHC) o Recuperación de Información (IR). No obstante, la gran mayoría de estos sistemas llevan en sí algoritmos que pueden entenderse como una instancia particular de Minería de Datos (DM) [3]. Estas técnicas de Minería de Datos serán aplicadas a los datos generados por aplicaciones de Redes Sociales y también porque se han vuelto muy importantes con respecto a la confiabilidad que las personas le dan a la información, noticias u opiniones que se encuentran en estas redes sociales tales como Facebook, Google+, Twitter, etc. [4]

1. MOTIVACIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN

Muchas veces tomamos decisiones sin conocer bien las opciones que tenemos, no por el simple hecho que no las queramos conocer sino porque hay tanta información que uno simplemente la pasa por alto. Es por esto que las personas suelen confiar en agentes externo que en ellos mismo para elegir alguna opción [2]. Por ejemplo, si un estudiante universitario que se encuentre de intercambio en otro país y que desee conocer lugares representativos de donde se encontrase, sería muy común que no supiera mucho a donde ir ya que comunicarse o expresarse en otro país puede ser un reto y sería normal que escogiera las opciones que ha escuchado y que ignore las demás.

Es por esto que sistemas automatizados ayudarían a dar una solución a  este problema con la información de una manera más efectiva [2]. Estos sistemas automatizados ayudan mucho a la toma de decisiones cuando existen muchas opciones. Estos sistemas ayudan a encontrar y evaluar grupos de interés. Estos sistemas se han convertido en una herramienta muy importante en relación a la gestión de conocimiento. [3] Hay un buen potencial en la minería de datos aplicada en las redes sociales para poder reconocer patrones significativos los cuales puedan ayudar a turistas que se encuentren a un lugar y quieran conocer otros sitios de interés cercanos a ellos.

        1.3 OBJETIVOS DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN

• Crear un sistema web el cual sea capaz de recomendar sitios turísticos para viajeros dada su localización actual
• Aplicar técnicas de Minería de Datos a los datos generados por redes sociales tales como Facebook, Google+ los cuales serán integradas en el sistema
• Comparar las recomendaciones generadas por el sistema con otros sistemas existentes para medir su efectividad con respecto a la calidad de la información que se obtiene.

1.4 ESTRUCTURA DEL DOCUMENTO

Este documento estará realizado en capítulos donde empezamos con una amplia investigación del estado del arte sobre aplicaciones que tengan el mismo enfoque y que ya hayan sido probadas. El siguiente capítulo se planteará y detallará el problema que se desea resolver. Luego, se propondrá una solución al problema planteado detallando la metodología utilizada. En el capítulo 5 se describen y evalúan los resultados obtenidos, seguido por un último capítulo en el cual se habla sobre el trabajo a futuro del sistema que se desarrollará.

1. ESTADO DEL ARTE

2.1 Sistemas de Recomendación para turistas

En la actualidad, existen muchas aplicaciones webs o móviles que se enfocan en recomendaciones para turistas. Los sistemas de recomendación para turistas (SRT) intentan emular a los agentes de viaje proporcionando a los usuarios sugerencias de viajes. El objetivo principal de estos SRs es de facilitar el proceso de búsqueda de información para el viajero y para convencerlos (persuadirlos) de la adecuación de los servicios propuestos. [4] Usando estos sistemas, se asume que todas las necesidades y limitaciones del usuario pueden ser asignadas a un conjunto especifico de alternativas de las que cuales el usuario podrá escoger, basado en el despliegue de los algoritmos seleccionados. [5]

        La mayoría de los sistemas de recomendación de viaje dependen de sólo uno de los métodos de filtrado (filtering). Por ejemplo, Triplehop’s TripMatcher y VacationCoach’s Me-Print utilizan un enfoque basado en contenido (content-based) y el proyecto de investigación Dietorecs opta por un razonamiento basado en casos (case-based). [5]

VacationCoach explota perfiles de usuario preguntando explícitamente al usuario que se clasifique a sí mismo en un perfirl (por ejemplo, como una “culture creature”, “beach bum” o “trail trekker”) lo cual induce necesidades implícitas que el usuario no proporciona. El usuario puede incluso dar información precisa completando la forma apropiada. [6]

...