Vulcont: A Recommender System based on Contexts History Ontology

Abstract

O uso de sistemas de recomendação já é amplamente difundido. Diariamente pessoas são expostas a ofertas de itens que inferem seus interesses e antecipam decisões. As informações de contexto (como localização, objetivos, e entidades que cercam um contexto) tem um papel chave na acurácia da recomendação. Ampliando o uso de contextos para histórico de contextos, essa informação pode ser explorada ainda mais. É possível identificar sequências de contextos, similaridade entre histórico de contextos, e até prever contextos futuros. Neste trabalho é apresentado o Vulcont, um sistema de recomendação baseado numa ontologia de histórico de contextos. Vulcont une os benefícios do raciocínio da ontologia com o uso de histórico de contextos para quantificar a similaridade entre histórico de contextos, com base na semântica e outras propriedades da ontologia definidas pelo domínio do contexto. Vulcont considera sinônimos e relações de classes para calcular a similaridade. Por seguinte, um filtro colaborativo identifica a frequência de sequências para estimar items em potencial de recomendação. As recomendações do Vulcont foram avaliadas e discutidas em quatro cenários num experimento offline. O experimento apresentou o poder de recomendação do Vulcont, que é devido a exploração do valor semântico de histórico de contextos.