context-aware recommender system

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Tecnologías Context-Awarness Cómputo conscientes del contexto (CAC) Interacción Humano-Computadora (HCI) Evaluación Centrada en el Usuario (UCE) Evaluación heurística Experiencia del usuario (UX) Cognición aumentada

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  • 1. Proyectos del Grupo CARSContext-AwareRecommenderSystemDr. Gabriel Gonzlez SernaGrupo CARS Sistemas Distribuidosgabriel@cenidet.edu.mx@gabogs10

2. AgendaActividad Duracin HorarioCENIDET 2 11:00 11:02Grupo CARS 3 11:02 11:05Lneas de Investigacin 5 11:05 11:10Cmputo Consciente del Contexto 15 11:10 11:25Cognicin Aumentada 15 11:25 11:40Evaluacin Centrada en el Usuario 15 11:40 11:55Conclusiones 5 11:55 11:00 3. AgendaActividad Duracin HorarioCENIDET 2 11:00 11:02Grupo CARS 3 11:02 11:05Lneas de Investigacin 5 11:05 11:10Cmputo Consciente del Contexto 15 11:10 11:25Cognicin Aumentada 15 11:25 11:40Evaluacin Centrada en el Usuario 15 11:40 11:55Conclusiones 5 11:55 11:00 4. CENIDETCEntroNacional deInvestigacinDEsarrolloTecnolgico El CENIDET ofrece Maestras yDoctorados para profesionistasinteresados en prepararse para lainvestigacin aplicada y eldesarrollo tecnolgico. En estosprogramas el estudiante adquiereconocimientos y competencias paraintegrarse a: Industria de base tecnolgica Instituciones de investigacin odesarrollo tecnolgico y Escuelas para la formacin de ingenieros 5. cenidetOfertaAcadmicaEn cenidet se ofrecen tres programas de posgrado (todos losprogramas con beca CONACyT): Maestra y doctorado en ingeniera electrnica Electrnica de potencia Control automtico Maestra y doctorado en ingeniera mecnica Sistemas trmicos Diseo mecnico Maestra y doctorado en ciencias de la computacin Sistemas Distribuidos (grupo CARS) Ingeniera de software Inteligencia Artificial 6. AgendaActividad Duracin HorarioCENIDET 2 11:00 11:02Grupo CARS 3 11:02 11:05Lneas de Investigacin 5 11:05 11:10Cmputo Consciente del Contexto 15 11:10 11:25Cognicin Aumentada 15 11:25 11:40Evaluacin Centrada en el Usuario 15 11:40 11:55Conclusiones 5 11:55 11:00 7. Lneas deInvestigacinGrupo CARSTecnologas de laWeb Semntica1. Procesamiento de lenguaje natural (PLN)2. Sistemas Basados en Conocimiento3. Modelado SemnticoTecnologas Context-Awarness1. Cmputo conscientes del contexto (CAC)2. Interaccin Humano-Computadora (HCI)3. Evaluacin Centrada en el Usuario (UCE)i. Evaluacin heursticaii. Experiencia del usuario (UX)iii. Cognicin aumentada 8. AgendaActividad Duracin HorarioCENIDET 2 11:00 11:02Grupo CARS 3 11:02 11:05Lneas de Investigacin 5 11:05 11:10Cmputo Consciente del Contexto 15 11:10 11:25Cognicin Aumentada 15 11:25 11:40Evaluacin Centrada en el Usuario 15 11:40 11:55Conclusiones 5 11:55 11:00 9. CARSContextAwareRecommenderSystemEn un ambiente de cmputo conscientedel contexto la computadora es capaz deidentificar el entorno del usuario paraofrecerle servicios de apoyo en larealizacin de sus actividades.ContextoMaterialSimblico 10. Localizacin yalrededoresSistemasconscientesdel ContextoClimaTaggingcontextRFID, NDF,QRCodesContextosocialDispositivosporttilesPreferencias(profile)Localizacin ysituacinQu es unsistemaconsciente delcontexto? 11. Porquutilizarestastecnologasde HCI? 12. Qutecnologas seutilizan? Modelos semnticos (OWL-SWRL) Tcnicas de autoidentificacin Autoidentificacin del usuarios con RFID Autoidentificacin del usuarios con NFC Autoidentificacin del usuarios con WiFi Autoidentificacin del usuarios con Bluetooth Identificacin del usuarios conQRCode Dispositivos multisensoriales Realidad aumentada HCI Redes de rea Corporal (CAN) Interfaces de Usuario Naturales (NUI) Interfaces de Usuario Orgnicas (OUI) 13. Quse estdesarrollandoactualmente? 14. Quse estdesarrollandoactualmente? 15. Servicios Basados en Localizacin (LBS)a) ILS (Indoor Location Systems) Ubicacin de personas Ubicacin de objetos y vehculos Anlisis de movilidadb) OLS (Outdoor Location Systems) Localizacin de personas (APL) Localizacin de objetos y vehculos (AVL) Anlisis de movilidadLBSLocationBasedServices 16. Cmofunciona?MapascontextualesInteractivosInformacin semntica organizacionalOntologa de infraestructura de la organizacin.Mdulo degeneracin de loselementos delmapa.Editor de mapasElementos desordenadosAlgoritmo para ladeterminacin delgrafo de rutastransitablesMapa con grafo de rutastransitables 17. Cmofunciona?MapascontextualesInteractivos 18. TaggingContext 19. TaggingContext 20. Qutecnologas seutilizan?RARealidadAumentadaTrustedTagging UbicacincontextualTrustedTagging1Fuente Verificadora ConfiableLocal/Remota 21. Informacin de InstalacionesLugar: Aula 2, Edificio 1, Planta bajaResponsable: Jefe de departamentoRecursos: Can proyector Pantalla para proyeccin Pintarrn Smartboard Proyector acetatos WiFi 4 Conexiones ethernetCapacidad: 25 butacasFunciones: Clases Asesoras Reuniones ConferenciasQutecnologas seutilizan?RARealidadAumentada 22. Qutecnologas seutilizan?TaggingContext 23. Qutecnologas seutilizan?taggingcontext + RA 24. AgendaActividad Duracin HorarioCENIDET 2 11:00 11:02Grupo CARS 3 11:02 11:05Lneas de Investigacin 5 11:05 11:10Cmputo Consciente del Contexto 15 11:10 11:25Cognicin Aumentada 15 11:25 11:40Evaluacin Centrada en el Usuario 15 11:40 11:55Conclusiones 5 11:55 11:00 25. Qutecnologas seutilizan?CognicinAumentadaCognicin aumentada (AugCog) es uncampo de investigacin en la frontera entre laInteraccin Humano-Computadora, la psicologa, laergonoma y la neurociencia, que tiene como objetivola creacin de nuevas modelos de InteraccionesHumano-Computadora. 26. Questamosdesarrollando?CognicinAumentada Identificacin de estados cognitivos. Evaluacin de estados cognitivos en el desarrollo deactividades Concentracin Estados no aptos para realizar la actividad Evaluacin de estados cognitivos aplicados Evaluacin Centrada en el Usuario (UCE) Experiencia del Usuario (UX) Identificacin de estados de nimo Emociones, satisfaccin, disgusto, alegra, enojo Proceso de comunicacin Generador automtico de oracionesmediante EEG y EMG Contexto introspectivo 27. Questamosdesarrollando?CognicinAumentada Identificacin de emociones Generador de oraciones (PLN) Interaccin Humano-Computadora Control de Dispositivos 28. Qutecnologas seutilizan?CognicinAumentadaOrientacinEEGEMGADQUISICIN DESEALESSeales en bruto001010100101010101Seales digitalizadasPROCESAMIENTO DE SEALESExtraccin de caractersticasAlgoritmo de traduccinFunciones predefinidasPROCESAMIENTO DE COMANDOSSINTETIZACIN DE VOZ 29. Qutecnologas seutilizan?CognicinAumentadaDominioFutbolID Frase1 Gooooool!2 Buen juego3 Eso es falta!. ... .. .n Buena jugadaPensamientosEmocionesGestosID Frase1 Gooooool!2 Buen juego3 Eso es falta!. ... .. .n Buena jugadaFalta! = 30. Qutecnologas seutilizan?HCI-OUIOrganicUserInterface 31. Qutecnologas seutilizan?HCI-OUIOrganicUserInterface 32. Qu estamosdesarrollando?Caracterizacinde estadosmentales 33. Cul es el retotecnolgico?Seales continuas Seales discretas 34. Qu estamosdesarrollando?Caracterizacinde estadosmentales Relajacin 35. AgendaActividad Duracin HorarioCENIDET 2 11:00 11:02Grupo CARS 3 11:02 11:05Lneas de Investigacin 5 11:05 11:10Cmputo Consciente del Contexto 15 11:10 11:25Cognicin Aumentada 15 11:25 11:40Evaluacin Centrada en el Usuario 15 11:40 11:55Conclusiones 5 11:55 11:00 36. Los sistemas de recomendacin funcionan como cajas negraspara el usuario, no proporcionan transparencia en elfuncionamiento de sus recomendaciones (Herlocker,2000). Qu son las explicaciones en los un SR? Informacin acerca de la salida del sistema.RecomendacinRecomendadorComponente deexplicacinNombre Genero Edad ExplicacinConocimientode entradausuarioRequerimientoTcnicas deexplicacin 37. Investigaciones recientes sobre tcnicas de explicacin en losSR, muestran que las explicaciones aportan diferentesbeneficios y objetivos a un SR.USEREXPERIENCETransparenciaEscrutabilidadEficienciaPersuasinConfianzaSatisfaccinEficaciaTcnicas deexplicacin 38. Tcnicas deexplicacinCE-PFC-PE-01Plantilla:[grado_Academico]/ [Ttulo] [nombre_usuario]se (le/te) ha recomendado [este/esta] [tipo_item],[marcador_linguistico] usuarios similares a[usted/ti], le han asignado una calificacin alta.Caractersticas definidas para el usuario basadoen FC:Las que contienen alguna instancia que es deinters para el usuario: [grado_academico]: Licenciatura enCiencias de la computacin: Lic. [nombre]: Antonio Martnez. [tipo_item]: Persona [tipo_usuario]: Profesor [dominio_conocimiento]: Ingeniera deSoftware, Trabajo cooperativo soportado encomputadoras [ocupacin]: Profesor de Tecnolgico.Explicacin:Lic. Antonio se le ha recomendado este profesorinvestigador porque usuarios similares a usted, lehan asignado una calificacin alta.ObservacionesLa plantilla con el estilo basado en filtradocolaborativo puede aplicarse fcilmente al tipo detem persona, ya que las comunidades de usuariossimilares al usuario activo L.C.C Hugo Martnezse componen mediante las caractersticas similaresen el perfil del usuario.Ya que la explicacin no expresa alguna de dichascaractersticas resulta sencillo rellenar la plantillasolamente con los datos personales del usuario.Sin embargo podra incorporar se informacin alrespecto, cuidando el uso adecuado de marcadoresy conectores lingsticos tal como:Lic. Antonio se le ha recomendado este profesorinvestigador porque usuarios similares a usted enIngeniera de Software y Trabajo cooperativosoportado en computadoras le han asignado unacalificacin alta. 39. Tcnicas deexplicacinMapas Mentales Mapas Conceptuales 40. Tcnicas deexplicacinComprensin Esfuerzo ConfianzaPorcentaje Texto 84.71 78.50 85.25Porcentaje Mapa82.00 73.43 80.42MentalPorcentaje MapaConceptual76.1 71.6 75.5 41. Qutecnologas seutilizan?CognicinAumentada Evaluacin Centrada en el Usuario (UCE)ECU 42. AgendaActividad Duracin HorarioCENIDET 2 11:00 11:02Grupo CARS 3 11:02 11:05Lneas de Investigacin 5 11:05 11:10Cmputo Consciente del Contexto 15 11:10 11:25Cognicin Aumentada 15 11:25 11:40Evaluacin Centrada en el Usuario 15 11:40 11:55Conclusiones 5 11:55 11:00 43. Conclusiones Los sistemas conscientes del contexto formarn parte delos servicios de soporte para latoma de decisiones. La incorporacin de servici

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