Universidade de Salamanca desenvolve sistema de recomendações turísticas pela Internet

JPA/DICYT A partir das técnicas inteligentes de apresentação da informação em diferentes formatos desenvolvida pelo grupo de investigação em mineração de dados (MiDa) da Universidade de Salamanca, cientistas desta equipe criaram o serviço “Sistema de Recomendações de Atividades Turísticas em Castela e Leão”, denominado RecTour e disponível através da Internet. Os usuários podem se registrar e obter informação turística, além de elaborar rotas de interesse.

Na informática, a mineração de dados refere-se à extração de informação implícita em base de dados. O desenvolvimento de determinadas técnicas torna possível processar um conhecimento útil. Segundo a informação coletada pelo DiCYT, neste caso, utilizou-se um tipo de mineração de dados, a mineração web, que pode servir para resolver a sobrecarga de informação que os usuários encontram na internet. Concretamente, os sistemas de recomendação como o apresentado buscam personalizar a informação para melhorar a interação dos usuários com os sistemas web.

Este projeto, que no momento é um protótipo, ainda que já possa ser visitado na página http://rectour.usal.es, foi elaborado pela estudante de Engenharia Informática María Chica Sigler e orientado pela professora María Moreno García, graças a uma bolsa de estudos do Programa Protótipos Orientados ao Mercado inserido no Projeto de Transferência de Conhecimento Universidade-Empresa (T-CUE) da Junta de Castela e Leão.

A iniciativa se destina não apenas ao uso de particulares, mas também a organismos e empresas de serviços turísticos, para que possam fazer recomendações na comunidade. O sistema web criado na Faculdade de Ciências da instituição acadêmica de Salamanca recomenda pontos de interesse aportando melhorias diferenciais, de modo que é possível planificar uma viagem ou atividades em um ponto concreto da geografia regional.

Ademais, os responsáveis pelo desenvolvimento desta ferramenta consideram que este sistema pode adaptar-se a diferentes algoritmos de recomendação em todo tipo de campo. Neste caso, tiveram que definir uma taxinomia para organizar em categorias a grande variedade de pontos e atividades de interesse incluídas, bem como a base de dados para armazenar esta informação.