Syftet med detta dokument är att visa att principerna för anpassning och användarmodellering, särskilt sociala kommentarer, kan integreras på ett fruktbart sätt med principerna i web 2.0-paradigmet och därigenom förbättras på kulturarvsområdet. Vi föreslår en ram för att förbättra rekommenderade system genom att utnyttja användarnas märkningsverksamhet. Vi vidhåller att web 2.0:s deltagande funktioner kan utnyttjas av adaptiva webbaserade system för att berika och utöka användarmodellen, förbättra den sociala navigeringen och berika informationen från ett nedifrån-och-upp-perspektiv. Därför betonar vår strategi sociala kommentarer som en ny och kraftfull typ av feedback och som ett sätt att dra slutsatser om användarnas kunskap. Prototypen för genomförandet av vår ram på kulturarvsområdet kallas iCITY. Det tjänar till att visa att vår strategi är giltig och att lyfta fram fördelarna med denna strategi särskilt för kulturarvet. iCity är en adaptiv, social, flera enheter rekommenderar guide som ger information om de kulturella resurser och evenemang som främjar kulturarvet i staden Torino. I vårt dokument beskrivs först detta system och sedan diskuteras resultaten av en uppsättning utvärderingar som genomfördes i olika skeden av systemutvecklingen och som syftade till att validera ramen och genomförandet av denna specifika prototyp. I synnerhet gjorde vi en heuristisk utvärdering och två uppsättningar av användbarhet tester, som syftar till att kontrollera användbarheten av användargränssnittet, särskilt av adaptivt beteende i systemet. Dessutom har vi genomfört utvärderingar som syftar till att undersöka taggarnas roll i definitionen av användarmodellen och taggarnas inverkan på riktigheten i rekommendationerna. Våra resultat är uppmuntrande.
I REF beskriver författarna iCity, ett program som ger information om kulturella resurser och evenemang i Torino, Italien.
Tag-based user modeling for social multi-device adaptive guides
{'venue': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'journal': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}