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Sviluppo di servizi per la fruizione personalizzata di beni culturali basati su un sistema di raccomandazione content-based Relatori: Chiar.mo prof. Giovanni.

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1 Sviluppo di servizi per la fruizione personalizzata di beni culturali basati su un sistema di raccomandazione content-based Relatori: Chiar.mo prof. Giovanni SEMERARO dott. Marco DE GEMMIS dott. Pasquale LOPS Università degli Studi di Bari Facoltà di Scienze MM. FF. NN. Corso di Laurea Specialistica in INFORMATICA Tesi di Laurea in LINGUAGGI E TRADUTTORI Anno Accademico 2006/2007 Laureando: Massimo BUX

2 Indice Progetto CHAT Reingegnerizzazione di ITR Servizi di CHAT – Location – Classify Sperimentazione Conclusioni Sviluppi futuri 2/16

3 Progetto CHAT… Lobiettivo di CHAT è la costruzione di una piattaforma per la creazione di servizi multimodali mobili in un dominio applicativo che è quello dei beni culturali 3/16

4 …Progetto CHAT Uno degli scenari previsti in CHAT è una guida in grado di fornire informazioni su opere e autori di un determinato museo I servizi della guida museale, precedentemente progettati come entità statiche, sono stati arricchiti tramite raccomandazioni personalizzate per ciascun utente 4/16

5 Reingegnerizzazione di ITR… Database – Tabella Item dinamica, dipendente dagli slot in cui loggetto è suddiviso – Aggiunta della tabella Classify che raccoglie le raccomandazioni calcolate da ITR 5/16

6 …Reingegnerizzazione di ITR 6/16

7 Servizi di CHAT Nome taskDescrizione Location È il comando con il quale si richiede di ricevere contenuti relativi ad una stanza specifica del museo. InfoÈ il comando con il quale si richiede di ricevere informazioni relativamente ad unopera o ad un autore del museo. 7/16 Nome taskDescrizione More È il comando con il quale si richiede di ricevere ulteriori informazioni (livello di approfondimento superiore a quello del comando info). Loggetto dellapprofondimento può essere tipicamente unopera del museo. Other È il comando con il quale si richiede di visualizzare altre opere, associate in qualche modo a quella indicata. AuthorÈ il comando con il quale si richiede di ricevere informazioni sullautore di unopera o sugli autori presenti in una sala.

8 Perché REST? Acronimo di Representational State Transfer Laccesso alle informazioni non avviene tramite scambio di messaggi SOAP ma attraverso semplici chiamate HTTP Maggiore leggerezza rispetto ai WS SOAP 8/16

9 Servizi di CHAT: Location 9/16 14! ! Best location? 14! 14

10 Servizi di CHAT: Classify 10/16

11 Sperimentazione… Per la raccolta dei dati è stata realizzata una piattaforma ad hoc, denominata Pinacoteca PHP, destinata agli utenti, soggetto della sperimentazione Lapplicazione ha permesso la raccolta, tramite robot, dei contenuti della Pinacoteca dei Musei Vaticani, e la votazione degli stessi con un range da 1 a 5 11/16

12 …Sperimentazione… La popolazione è stata fissata in 30 soggetti di età minore di 25 anni e con competenze, sia informatiche che artistiche, molto variegate Dopo la raccolta dei dati, per la valutazione degli stessi è stata utilizzata la metrica NDPM, atta a valutare la bontà dei ranking degli item calcolata in accordo ad una certa misura di relevance 12/16

13 …Sperimentazione RIEPILOGO UTENTI UTENTE010,55741UTENTE160,43148 UTENTE020,48148UTENTE170,45370 UTENTE030,53333UTENTE180,36111 UTENTE040,65185UTENTE190,46481 UTENTE050,56852UTENTE200,35000 UTENTE060,52222UTENTE210,51111 UTENTE070,37593UTENTE220,46667 UTENTE080,54444UTENTE230,39444 UTENTE090,38889UTENTE240,54815 UTENTE100,39074UTENTE250,36296 UTENTE110,45926UTENTE260,45556 UTENTE120,51111UTENTE270,39259 UTENTE130,48889UTENTE280,42037 UTENTE140,45556UTENTE290,59815 UTENTE150,34815UTENTE300,55185 NDPM MEDIO:0, /16

14 Conclusioni La mappatura fra tabelle del database di ITR rende una futura manutenzione del pacchetto molto più semplice Svincolarsi dalla staticità degli slots ha reso generale ITR, che prima era vincolato dall'ambito applicativo I servizi di CHAT sono stati arricchiti dalle classificazioni di ITR che permettono un filtraggio dei dati e la restituzione degli stessi adattati ad ogni singolo utente 14/16

15 Sviluppi futuri Implementazione di un nuovo Recommender, ad esempio di tipo collaborativo Utilizzo di una strategia più evoluta per il servizio location adattato all'utente Creazione di un "percorso personalizzato" per ciascun utente 15/16

16 GRAZIE! Quanno se scherza, bisogna èsse seri! (Alberto Sordi ne Il Marchese del Grillo, 1981) 16/16


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