Multi-Agent System Used for Recommendation of Historical and Cultural Memories

• Autores: Nancy Yaneth Gelvez García, Andrés David Ballén Duarte, Helbert Eduardo Espitia Cuchango
• Localización: TECCIENCIA, ISSN-e 2422-3670, ISSN 1909-3667, Vol. 14, Nº. 26, 2019, págs. 43-52
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Sistema Multiagente para la Recomendación de Memorias Históricas y Culturales
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En el presente documento se realiza la propuesta de un sistema de recomendación basado en multi-agentes que permite analizar el comportamiento de un usuario cuando este visualiza memorias históricas y culturales, ofreciendo recorridos recomendados mediante las calificaciones y tiempos de duración al observar las obras de arte. También se muestra la arquitectura del sistema, el servidor utilizado para el desarrollo del sistema multiagente, así como la comunicación entre agentes necesarias para llevar a cabo un recorrido recomendado y la funcionalidad requerida para sugerir los nuevos recorridos a un usuario. El sistema multiagente utiliza una red neuronal que permite analizar el comportamiento de un usuario en un recorrido; mediante la retroalimentación por la red neuronal se verifican los datos estableciendo los gustos del usuario. Para generar las recomendaciones se usó un dataset de información de memorias históricas y culturales, como también un api para el almacenamiento de usuarios. Para la visualización del funcionamiento del sistema, este prototipo se conectó con un aplicativo de realidad aumentada que permite a los usuarios acceder a las obras de arte y utilizar preferencias predefinidas

  • English

    In this document the proposal of a recommendation system based on multi agent is made allowing the analysis of user behavior when visiting historical and cultural memories, giving recommendations based on qualifications and duration times for the observation of art pieces. It is also possible to see the system architecture, the server used for the development of the multiagent system, as well as the communication between agents to carry out a route, and the functionality for recommending new routes to a user. The multi-agent system uses a neural network that allows to analyze the behavior of a user in a route; using the feedback given for the neural network the data is checked, allowing determine the user preferences. A set of historical and cultural memory data set is used to generate recommendations; in addition, a user storage API is employed. For the system visualization, this prototype is connected with an augmented reality application that allows users access to visit art pieces and use predefined preferences