Clase 5: Recomendación Basada en contexto

-        Contexto, responde a las preguntas: Donde estas, Con quien Estas, Que recursos hay alrededor.

Un contexto considerado como relevante varía según el área.

-        Obtención de Información Contextual:

o   Explicito (Encuestas)

o   Implicitamente (información de dispositivos, por ejemplo hora, ubicación)

o   Infiriendo (ver comportamientos de distintos usuarios que ven películas con una misma cuenta)

-        Contexto en sistemas de recomendación

o   Observable / Parcialmente / No Observable

o   Estático / Dinámico

-        Paradigmas para incorporar contexto: Pre – Filtrado, Post – Filtrado, Modelado Contextual

-        Se analizan los casos

o   Pre-filtrado, para recomendaciones dependientes basados en retroalimentación.

o   Post-Filtrado, se analiza caso de Sharing the Square, que habla sobre compartir eventos para lograr retroalimentación.

§  Revisando interfaz e interacción.

§  Databases, Adaptar resultados de las bases de datos dependiendo del contexto

-        Sistema donde el contexto es parte del modelo

o   Multiverse recomendación, n-dimensional tensor factorización para filtrado colaborativo.

o   Comparación con otros métodos

§  Enfoque basado en el pre-filtrado, recomendaciones usando solamente las clasificaciones hechas en el mismo contexto

§  Método de división de artículos, que identifica los elementos que tienen diferencias significativas en su clasificación en diferentes situaciones de contexto