Método para el cálculo de la similitud entre dos trayectorias basado en los sitios visitados, las actividades ejecutadas y la cronología de los episodios

Abstract

Hallar trayectorias semánticas similares es de gran utilidad en campos como el mercadeo o las redes sociales, ya que permite encontrar usuarios con gustos y preferencias similares. No es una tarea trivial puesto que gran cantidad de factores influyen en el cálculo de la similitud. En esta tesis se propone un método para calcular la similitud de acuerdo con los sitios visitados, basado en un árbol de categorías que permite relacionar los tipos de sitios de manera jerárquica, brindando flexibilidad y adaptabilidad a diferentes dominios de aplicación. Dicho método se puede utilizar para calcular la similitud basada en las actividades ejecutadas por los usuarios en lugar de los sitios visitados; y se propone una extensión de este para tener en cuenta la cronología de los hechos como criterio temporal. A través de datos de usuarios reales se evidencia el funcionamiento del método y se compara con otros métodos actuales. Se analizan también diversos factores temporales que pueden influir en la medida de similitud de dos trayectorias y como han sido abordados por diferentes autores. Se plantea una serie de retos y situaciones a considerar en el aspecto temporal, y se propone un método basado en la cronología (orden) para abordar el problema.

Abstract: Finding similar semantic trajectories can be useful in fields such as marketing or social networks, since it allows you to find users with similar likes and preferences. However, it is not a trivial task since many factors influence the calculation of similarity. In this thesis a method is proposed to calculate the similarity according to the visited sites, based on a tree of categories that allows to relate the types of sites in a hierarchical way, providing flexibility and adaptability to different application domains. This method can be used to calculate the similarity based on the activities executed by the users instead of the visited sites; and an extension of this is proposed to consider the chronology of events as temporal criteria. Data collected from real users is used to see how the method operates and it is compared with other current methods. Different temporal factors are analyzed and is shown how they can influence the similarity measurement of two trajectories. How they have been addressed by different authors are also analyzed. Some challenges and situations to consider in the temporal aspect and a method based on chronology (order) are proposed to address the problem.