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Proyectos del Grupo CARS 
Context-AwareRecommenderSystem 
Dr. Gabriel González Serna 
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Académica 
En cenidet se ofrecen tres programas de posgrado (todos los 
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Líneas de 
Investigación 
Grupo CARS 
Tecnologías de laWeb Semántica 
1. Procesamiento de lenguaje natural (PLN) 
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CARS 
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 Modelos semánticos (OWL-SWRL) 
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a) ILS (Indoor Location Systems) 
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Información de Instalaciones 
Lugar: 
• Aula 2, Edificio 1, Planta baja 
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Recursos: 
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¿Qué 
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Tagging 
Context
¿Qué 
tecnologías se 
utilizan? 
tagging 
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Agenda 
Actividad Duración Horario 
CENIDET 2 11:00 – 11:02 
Grupo CARS 3 11:02 – 11:05 
Líneas de Investigación 5 11:05 –...
¿Qué 
tecnologías se 
utilizan? 
Cognición 
Aumentada 
Cognición aumentada (AugCog) es un 
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¿Qué 
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Cognición 
Aumentada 
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Aumentada 
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• Generador de oraciones (PLN) 
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utilizan? 
Cognición 
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Orientación 
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Señales en bruto 
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¿Qué 
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Cognición 
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Dominio 
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1 ¡Gooooool! 
2 Buen juego 
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¿Qué 
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utilizan? 
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¿Qué 
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¿Qué estamos 
desarrollando? 
Caracterización 
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¿Cuál es el reto 
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Señales continuas Señales discretas
¿Qué estamos 
desarrollando? 
Caracterización 
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Grupo CARS 3 11:02 – 11:05 
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 Los sistemas de recomendación funcionan como cajas negras 
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¿Qué 
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Cognición 
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 Evaluación Centrada en el Usuario (UCE) 
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Conclusiones 
 Los sistemas conscientes del contexto formarán parte de 
los servicios de soporte para latoma de decisione...
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Información de contacto: 
Dr. Gabriel González Serna 
E-mail: gabriel@cenidet.edu.mx 
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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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Context-Aware Recommender System

  1. 1. Proyectos del Grupo CARS Context-AwareRecommenderSystem Dr. Gabriel González Serna Grupo CARS Sistemas Distribuidos gabriel@cenidet.edu.mx @gabogs10
  2. 2. Agenda Actividad Duración Horario CENIDET 2 11:00 – 11:02 Grupo CARS 3 11:02 – 11:05 Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10 Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25 Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40 Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55 Conclusiones 5 11:55 – 11:00
  3. 3. Agenda Actividad Duración Horario CENIDET 2 11:00 – 11:02 Grupo CARS 3 11:02 – 11:05 Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10 Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25 Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40 Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55 Conclusiones 5 11:55 – 11:00
  4. 4. CENIDET CEntro Nacional de Investigación DEsarrollo Tecnológico  El CENIDET ofrece Maestrías y Doctorados para profesionistas interesados en prepararse para la investigación aplicada y el desarrollo tecnológico. En estos programas el estudiante adquiere conocimientos y competencias para integrarse a:  Industria de base tecnológica  Instituciones de investigación o desarrollo tecnológico y  Escuelas para la formación de ingenieros
  5. 5. cenidet Oferta Académica En cenidet se ofrecen tres programas de posgrado (todos los programas con beca CONACyT):  Maestría y doctorado en ingeniería electrónica  Electrónica de potencia  Control automático  Maestría y doctorado en ingeniería mecánica  Sistemas térmicos  Diseño mecánico  Maestría y doctorado en ciencias de la computación  Sistemas Distribuidos (grupo CARS)  Ingeniería de software  Inteligencia Artificial
  6. 6. Agenda Actividad Duración Horario CENIDET 2 11:00 – 11:02 Grupo CARS 3 11:02 – 11:05 Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10 Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25 Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40 Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55 Conclusiones 5 11:55 – 11:00
  7. 7. Líneas de Investigación Grupo CARS Tecnologías de laWeb Semántica 1. Procesamiento de lenguaje natural (PLN) 2. Sistemas Basados en Conocimiento 3. Modelado Semántico Tecnologías Context-Awarness 1. Cómputo conscientes del contexto (CAC) 2. Interacción Humano-Computadora (HCI) 3. Evaluación Centrada en el Usuario (UCE) i. Evaluación heurística ii. Experiencia del usuario (UX) iii. Cognición aumentada
  8. 8. Agenda Actividad Duración Horario CENIDET 2 11:00 – 11:02 Grupo CARS 3 11:02 – 11:05 Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10 Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25 Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40 Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55 Conclusiones 5 11:55 – 11:00
  9. 9. CARS Context Aware Recommender System En un ambiente de cómputo consciente del contexto la computadora es capaz de identificar el entorno del usuario para ofrecerle servicios de apoyo en la realización de sus actividades. Contexto Material Simbólico
  10. 10. Localización y alrededores Sistemas conscientes del Contexto Clima Tagging context RFID, NDF, QRCodes Contexto social Dispositivos portátiles Preferencias (profile) Localización y situación ¿Qué es un sistema consciente del contexto?
  11. 11. ¿Porqué utilizar estas tecnologías de HCI?
  12. 12. ¿Qué tecnologías se utilizan?  Modelos semánticos (OWL-SWRL)  Técnicas de autoidentificación  Autoidentificación del usuarios con RFID  Autoidentificación del usuarios con NFC  Autoidentificación del usuarios con WiFi  Autoidentificación del usuarios con Bluetooth  Identificación del usuarios conQRCode  Dispositivos multisensoriales  Realidad aumentada  HCI  Redes de Área Corporal (CAN)  Interfaces de Usuario Naturales (NUI)  Interfaces de Usuario Orgánicas (OUI)
  13. 13. ¿Qué se está desarrollando actualmente?
  14. 14. ¿Qué se está desarrollando actualmente?
  15. 15. Servicios Basados en Localización (LBS) a) ILS (Indoor Location Systems)  Ubicación de personas  Ubicación de objetos y vehículos  Análisis de movilidad b) OLS (Outdoor Location Systems)  Localización de personas (APL)  Localización de objetos y vehículos (AVL)  Análisis de movilidad LBS Location Based Services
  16. 16. ¿Cómo funciona? Mapas contextuales Interactivos Información semántica organizacional Ontología de infraestructura de la organización. Módulo de generación de los elementos del mapa. Editor de mapas Elementos desordenados Algoritmo para la determinación del grafo de rutas transitables Mapa con grafo de rutas transitables
  17. 17. ¿Cómo funciona? Mapas contextuales Interactivos
  18. 18. Tagging Context
  19. 19. Tagging Context
  20. 20. ¿Qué tecnologías se utilizan? RA Realidad Aumentada TrustedTagging Ubicación contextual TrustedTagging 1 Fuente Verificadora Confiable Local/Remota
  21. 21. Información de Instalaciones Lugar: • Aula 2, Edificio 1, Planta baja Responsable: • Jefe de departamento Recursos: • Cañón proyector • Pantalla para proyección • Pintarrón • Smartboard • Proyector acetatos • WiFi • 4 Conexiones ethernet Capacidad: • 25 butacas Funciones: • Clases • Asesorías • Reuniones • Conferencias ¿Qué tecnologías se utilizan? RA Realidad Aumentada
  22. 22. ¿Qué tecnologías se utilizan? Tagging Context
  23. 23. ¿Qué tecnologías se utilizan? tagging context + RA
  24. 24. Agenda Actividad Duración Horario CENIDET 2 11:00 – 11:02 Grupo CARS 3 11:02 – 11:05 Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10 Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25 Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40 Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55 Conclusiones 5 11:55 – 11:00
  25. 25. ¿Qué tecnologías se utilizan? Cognición Aumentada Cognición aumentada (AugCog) es un campo de investigación en la frontera entre la Interacción Humano-Computadora, la psicología, la ergonomía y la neurociencia, que tiene como objetivo la creación de nuevas modelos de Interacciones Humano-Computadora.
  26. 26. ¿Qué estamos desarrollando? Cognición Aumentada  Identificación de estados cognitivos.  Evaluación de estados cognitivos en el desarrollo de actividades  Concentración  Estados no aptos para realizar la actividad  Evaluación de estados cognitivos aplicados  Evaluación Centrada en el Usuario (UCE)  Experiencia del Usuario (UX)  Identificación de estados de ánimo  Emociones, satisfacción, disgusto, alegría, enojo  Proceso de comunicación  Generador automático de oracionesmediante EEG y EMG  Contexto introspectivo
  27. 27. ¿Qué estamos desarrollando? Cognición Aumentada • Identificación de emociones • Generador de oraciones (PLN) • Interacción Humano-Computadora • Control de Dispositivos
  28. 28. ¿Qué tecnologías se utilizan? Cognición Aumentada Orientación EEG EMG ADQUISICIÓN DE SEÑALES Señales en bruto 001010100101010101 Señales digitalizadas PROCESAMIENTO DE SEÑALES Extracción de características Algoritmo de traducción Funciones predefinidas PROCESAMIENTO DE COMANDOS SINTETIZACIÓN DE VOZ
  29. 29. ¿Qué tecnologías se utilizan? Cognición Aumentada Dominio Futbol ID Frase 1 ¡Gooooool! 2 Buen juego 3 ¡Eso es falta! . ….. . …. . …. n Buena jugada Pensamientos Emociones Gestos ID Frase 1 ¡Gooooool! 2 Buen juego 3 ¡Eso es falta! . ….. . …. . …. n Buena jugada Falta! =
  30. 30. ¿Qué tecnologías se utilizan? HCI-OUI Organic User Interface
  31. 31. ¿Qué tecnologías se utilizan? HCI-OUI Organic User Interface
  32. 32. ¿Qué estamos desarrollando? Caracterización de estados mentales
  33. 33. ¿Cuál es el reto tecnológico? Señales continuas Señales discretas
  34. 34. ¿Qué estamos desarrollando? Caracterización de estados mentales Relajación
  35. 35. Agenda Actividad Duración Horario CENIDET 2 11:00 – 11:02 Grupo CARS 3 11:02 – 11:05 Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10 Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25 Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40 Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55 Conclusiones 5 11:55 – 11:00
  36. 36.  Los sistemas de recomendación funcionan como cajas negras para el usuario, no proporcionan transparencia en el funcionamiento de sus recomendaciones (Herlocker,2000).  ¿Qué son las explicaciones en los un SR?  Información acerca de la salida del sistema. Recomendación Recomendador Componente de explicación Nombre Genero Edad … Explicación Conocimiento de entrada usuario Requerimiento Técnicas de explicación
  37. 37.  Investigaciones recientes sobre técnicas de explicación en los SR, muestran que las explicaciones aportan diferentes beneficios y objetivos a un SR. USER EXPERIENCE Transparencia Escrutabilidad Eficiencia Persuasión Confianza Satisfacción Eficacia Técnicas de explicación
  38. 38. Técnicas de explicación CE-PFC-PE-01 Plantilla: [grado_Academico]/ [Título] [nombre_usuario] se (le/te) ha recomendado [este/esta] [tipo_item], [marcador_linguistico] usuarios similares a [usted/ti], le han asignado una calificación alta. Características definidas para el usuario basado en FC: Las que contienen alguna instancia que es de interés para el usuario:  [grado_academico]: Licenciatura en Ciencias de la computación: Lic.  [nombre]: Antonio Martínez.  [tipo_item]: Persona  [tipo_usuario]: Profesor  [dominio_conocimiento]: Ingeniería de Software, Trabajo cooperativo soportado en computadoras  [ocupación]: Profesor de Tecnológico. Explicación: Lic. Antonio se le ha recomendado este profesor investigador porque usuarios similares a usted, le han asignado una calificación alta. Observaciones La plantilla con el estilo basado en filtrado colaborativo puede aplicarse fácilmente al tipo de ítem persona, ya que las comunidades de usuarios similares al usuario activo “L.C.C Hugo Martínez” se componen mediante las características similares en el perfil del usuario. Ya que la explicación no expresa alguna de dichas características resulta sencillo rellenar la plantilla solamente con los datos personales del usuario. Sin embargo podría incorporar se información al respecto, cuidando el uso adecuado de marcadores y conectores lingüísticos tal como: “Lic. Antonio se le ha recomendado este profesor investigador porque usuarios similares a usted en Ingeniería de Software y Trabajo cooperativo soportado en computadoras le han asignado una calificación alta”.
  39. 39. Técnicas de explicación Mapas Mentales Mapas Conceptuales
  40. 40. Técnicas de explicación Comprensión Esfuerzo Confianza Porcentaje Texto 84.71 78.50 85.25 Porcentaje Mapa 82.00 73.43 80.42 Mental Porcentaje Mapa Conceptual 76.1 71.6 75.5
  41. 41. ¿Qué tecnologías se utilizan? Cognición Aumentada  Evaluación Centrada en el Usuario (UCE) ECU
  42. 42. Agenda Actividad Duración Horario CENIDET 2 11:00 – 11:02 Grupo CARS 3 11:02 – 11:05 Líneas de Investigación 5 11:05 – 11:10 Cómputo Consciente del Contexto 15 11:10 – 11:25 Cognición Aumentada 15 11:25 – 11:40 Evaluación Centrada en el Usuario 15 11:40– 11:55 Conclusiones 5 11:55 – 11:00
  43. 43. Conclusiones  Los sistemas conscientes del contexto formarán parte de los servicios de soporte para latoma de decisiones.  La incorporación de servicios de apoyo y guía marcan la tendencia en TICs.  La tecnología semántica es uno de los principales componentes de las TI y está demandando ingenieros preparados.  El mercado de TICs está demandando profesionistas con competencias para diseñar e implementar sistemas de información que incorporen tecnologías móviles y web semántica.  La realidad aumentada no es el futuro en las TIC es una REALIDAD y unaNECESIDADactual.  De acuerdo a la vigilancia tecnológica las áreas de oportunidad para los próximos 10 años son:  LBS  Realidad aumentada  UCE/UX  Web 4.0 (
  44. 44. Gracias por su atención Información de contacto: Dr. Gabriel González Serna E-mail: gabriel@cenidet.edu.mx Tel. ofic.: 3627770 ext. 311 Twitter: gabogs10 Home page: http://www.cenidet.edu.mx/subaca/web-dcc/Staff/sds/serna.html Mis presentaciones: http://www.slideshare.net/GabrielSerna

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