O Papel dos Sistemas de Recomendação de Turismo :

Ano: 2021

Instituições de ensino: Universidade de São Paulo - USP

Páginas: 2

Idioma: Portugues

Notas:

1)"Qual a principal mensagem do trabalho?" Para responder a esta pergunta, identifique no artigo qual
o problema que os autores procuram resolver
2)"Qual a principal contribuição do trabalho?" Para responder a esta pergunta, identifique no artigo
qual a solução reportada pelos autores
3)"Como o trabalho foi avaliado?" Para responder a esta pergunta, identifique no artigo como os
autores avaliaram o impacto da solução proposta no problema identificado originariamente
4)"Qual a principal limitação do trabalho?" Para a responder esta pergunta, *analise criticamente* o
trabalho apresentado no artigo e identifique uma limitação na solução reportada relativamente ao
problema tratado
Sua resposta
1) Falta de recomendações de viagens de turismo que dificultam a tarefa de escolhas de pontos de
interesse (POIs) para visitar, desorganizando roteiros, não gerenciando atividades e piorando experiências
turísticas quando eles estão visitando uma cidade desconhecida ou imposta por hierarquias superiores. Os
turistas não são movidos por suas aspirações, desejos, vontades e preferências. Sendo um turismo imposto
por outras pessoas e interesses de hierarquias superiores para fins lucrativos através de geração de idéias
nos pensamentos de pessoas através de fotografias Geotageadas publicadas nas Comunidades e Redes
Sociais da Internet ;
2) As Fotos Geotageadas publicadas na Internet com Contribuição das Comunidades e Redes Sociais (
Facebook, Twitter, Instagram, Linkedin, Pinterest, Tagged, Hi5, Workplace, Flickr, etc....) têm
contribuído amplamente para a construção de sistemas de recomendação de turismo que facilitam a tarefa
de escolha de pontos de interesse (POIs) para visitar, organizando roteiros, gerenciando atividades e
melhorando experiências turísticas quando eles estão visitando uma cidade desconhecida. Os turistas são
movidos por suas aspirações, desejos e preferências e não por imposição hierárquica. Existe um novo tipo
de viajante ou turista que prefere explorar os lugares mais populares de uma cidade; gostariam de ter
contato com a população e a cultura locais, explorando áreas onde a população local costuma visitar
considerando questões temporais, tais como: partes do dia, dias da semana, férias, eventos, feriados, etc;
3 ) Este trabalho apresenta o novo modelo de recomendações de viagens e turismo , um sistema de
recomendação de viagens a turistas que faz recomendações de POIs considerando as diferentes interações
de turistas e residentes em uma cidade ao longo do tempo. Este novo modelo foi construído usando o
classificador Naive Bayes e Filtragem Colaborativa. Os experimentos utilizaram dados de 83.302 fotos
tiradas na cidade do Rio de Janeiro-RJ publicadas no Flickr e 242 localidades identificadas pelo
OpenStreetMap. Os resultados demonstraram que esta abordagem pode fazer previsões com base no
contexto temporal e considerando diferenças entre a perspectiva do residente e do turista, sendo este
trabalho um dos primeiros a considerar os dados produzidos pelos residentes como relevantes para a
construção de recomendações de viagens ;
4) Limitações quanto a temporaridade ( data, horário ) das fotografias publicadas nas comunidades e
redes sociais ( Facebook, Twitter, Instagram, Linkedin, Pinterest, Tagged, Hi5, Workplace, Flickr, etc....)
da internet , pois os fatos, monumentos, estátuas, construções, templos, relevos, cachoeiras, lagos, rios,
cascatas de águas, montanhas, etc... fotografadas, podem sofrer mutações e mudanças com o tempo.

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Resumo

As Fotos Geotageadas com Contribuição da Comunidade têm contribuído amplamente para a construção de sistemas de recomendação de turismo que facilitam a tarefa de escolha de pontos de interesse (POIs) para visitar, organizando roteiros, gerenciando atividades e melhorando experiências turísticas quando eles estão visitando uma cidade desconhecida. Os turistas são movidos por suas aspirações, desejos e preferências. Existe um novo tipo de viajante que prefere explorar os lugares mais populares de uma cidade; gostariam de ter contato com a população e a cultura locais, explorando áreas onde a população local costuma visitar considerando questões temporais, tais como: partes do dia, dias da semana, férias, eventos, feriados, etc. Este trabalho apresenta o novo modelo de recomendação , um sistema de recomendação de turistas que faz recomendações de POIs considerando as diferentes interações de turistas e residentes em uma cidade ao longo do tempo. Este novo modelo foi construído usando o classificador Naive Bayes e Filtragem Colaborativa. Os experimentos utilizaram dados de 83.302 fotos tiradas na cidade do Rio de Janeiro publicadas no Flickr e 242 localidades identificadas pelo OpenStreetMap. Os resultados demonstraram que esta abordagem pode fazer previsões com base no contexto temporal e considerando diferenças entre a perspectiva do residente e do turista, sendo este trabalho um dos primeiros a considerar os dados produzidos pelos residentes como relevantes para a construção de recomendações.

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