RAMCAT: Modelo para generar recomendaciones en un sistema de realidad aumentada contextual basándose en las preferencias del turista

Abstract

Actualmente existen aplicaciones orientadas al turismo basadas en realidad aumentada, pero no integran técnicas de recomendación. Este artículo describe RAMCAT (Realidad Aumentada Móvil Contextual Aplicada al Turismo) un modelo de guía turística, que recomienda puntos de interés, teniendo en cuenta factores como preferencias personales y atributos contextuales. Se presentan los componentes teóricos de la arquitectura propuesta, así como sus características, destacando la integración de diferentes sistemas de recomendación, que permiten añadir nuevos motores en el futuro. El artículo se centra en describir sus funcionalidades y el módulo correspondiente al sistema de recomendación basado en el perfil del turista. Otra característica importante del sistema propuesto es la retroalimentación del mismo mediante calificaciones del turista y su trazabilidad.

There are many tourist applications using augmented reality, but it’s necessary have models with open architecture to integrate different recommendation techniques. This paper describes RAMCAT, an adaptive tourist guide which recommended points of interest (POIs). Factors such as personal interests and context- -related attributes are important. We present the components of the proposed architecture and its characteristics, emphasizing the integration of different recommender systems, allowing adding new recommendation engine. The article describes with detail, the recommender system based on preferences of tourists. Other characteristic of the system is the feedback through qualifications of tourists and their traceability.