8097133927

Witold Abramowicz Monika Kaczmarek Jakub Dzikowski Szymon Łazaruk

Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Wzbogacony semantycznie internetowy system rekomendujący - na przykładzie aplikacji mobilnej Taste It! Try It!

Internetowe systemy rekomendujące stanowią wartościowe źródło informacji o dostawcach usług i producentach. W celu zwiększenia porównywalności opinii wyrażanych przez użytkowników, jak również możliwości ich zautomatyzowanego przeszukiwania i dalszego wykorzystania, internetowe systemy rekomendujące coraz częściej wykorzystują technologie Semantycznego Internetu.

Użytkownicy jednakże zazwyczaj nie są zainteresowani tworzeniem semantycznych anotacji do publikowanych treści, gdyż jest to albo zbyt pracochłonne, albo wymaga szczególnych kompetencji. W związku z tym, konieczne jest stworzenie narzędzi wykorzystujących mechanizmy motywacyjne i pozwalających na automatyczne przekształcenie publikowanych treści do postaci nie tylko przetwarzalnej, ale i „zrozumiałej” dla operujących na nich mechanizmów.

W niniejszym artykule przedstawiono ogólną koncepcję semantycznie wzbogaconych internetowych systemów rekomendujących. Jako przykład wykorzystano stworzoną w ramach prac badawczych prowadzonych w Katedrze Informatyki Ekonomicznej Uniwersytetu Ekonomicznegow w Poznaniu aplikację mobilną Taste it! Try it! przeznaczoną do tworzenia recenzji różnych lokali, wykorzystującą najlepsze praktyki w zakresie motywacji użytkowników do kontrybucji treści. Aplikacja Taste it! Try it! w sposób niezauważalny dla użytkownika wykorzystuje technologie Semantycznego Internetu i pozwala na semantyczne profilowanie użytkowników wspierając kontekstowe wyszukiwanie relewantnych recenzji.