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A context-aware recommender system-based framework for improving cultural experiences
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AI
DOI：10.1007/s11257-025-09437-1.png)
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摘要
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随着COVID-19病毒传播期的结束，游客和爱好者纷纷涌向博物馆和考古公园，凸显了文化遗产提升方面的持续和新兴挑战。本研究提出了一种新颖的框架，利用情境感知推荐系统（CARS）根据体验发生的情境条件来个性化文化体验。该框架已在Paestum和Pompeii考古遗址中进行了专门开发和测试。评估过程分为两个阶段。第一阶段侧重于评估所提出的情境感知方法的准确性和可靠性，使用了一个包含972条用户评分的数据集，这些评分收集自Pompeii考古公园的游客。第二阶段通过在考古公园内直接进行的规模化现场评估来测量用户满意度。该阶段涉及近2000名参与者，旨在通过文化环境中的直接互动评估平台的实际可用性和感知满意度。结果表明该方法是有效的，超过90%的受访者表达了高度满意度。
Keyword:
Recommender system
Context awareness
Internet of things
Adaptive learning path
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
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IF:
3.5
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Using POI functionality and accessibility levels for delivering personalized tourism recommendationsOAAI
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