Investigación
URI permanente para esta comunidadhttps://hdl.handle.net/10953/1
Contiene los documentos generados por los docentes e investigadores de la Universidad de Jaén en su labor de investigación, agrupados en subcomunidades correspondientes a cada Departamento.
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Examinando Investigación por Materia "004"
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Ítem Generalización de cascos urbanos en modelo Raster(Jaén : Universidad de Jaén, 2004) Ureña, Manuel Antonio; Ariza-López, Francisco Javier; Universidad de Jaén. Departamento de Ingeniería Cartográfica, Geodésica y Fotogrametría[ES] La tesis doctoral consiste en el desarrollo de un mecanismo de generalización cartográfica semiautomática para la transformación de cascos urbanos de escala 1/25000 a escala 1/50000. para ello se ha trabajado en las siguientes líneas: 1. desarrollo de un modelo conceptual que simultáneamente mantiene datos vectoriales y Raster, gestionando las topologías entre ellos y permitiendo la aplicación de toda la gama de procesos de generalización sobre ambos modelos de representación de la realizad. a este modelo conceptual se le ha denominado base cartográfica numeríca Raster-vector(bcnrv). 2. desarrollo de un conjunto de medidas de calidad que permiten determinar la bondad de las soluciones frente a otras obtenidas por expertos en cartografía o sin disponer de estas imágenes. 3. desarrollo de un modelo de generalización basado en la bcnrv que se ha desarrollado en base a 3 mecanismos de retroalimentación y evaluación de este proceso. este mecanismo lleva incluido todos los procesos de generalización desarrollados por otros autores, además de un sistema de segmentación del casco urbano y el desarrollo de otros procesos no contemplados por ningún autor. todos ellos basados en características propias de cada una de las entidad urbanas. 4.evaluación de todo el proceso por un grupo de expertos en cartografía independientes de todo el desarrollo y aplicación sobre el mecanismo de generalización para la mejora de todo el sistema. todas las líneas de trabajo anteriores han sido aplicadas sobre un número elevado de cascos urbanos - nueve en total- y obteniendo un número aún mayor de resultados (más de 200 mapas) los resultados obtenidos demuestran que el mecanismo de generalización aplicado es perfectamente válido para su empleo en servidores de mapas, y con mínimas modificaciones, permite el apoyo a la generalización cartográfica, aunque siempre será necesario la revisión por parte del cartógrafo para asegurar la calidad visual y la aplicación de ciertos conocimientos humanos no computables en la actualidad.Ítem Group recommender systems for tourism: current state and future directions(2025) Yera, Raciel; Carballo-Cruz, Edianny; Maroto-Martos, Juan CarlosRecommender systems, as sucessful personalization tools, are focused on helping potential clients to obtain the information that best corresponds to their needs and preferences, in a search space overloaded with options. Properly, group recommender systems (GRSs) focus on suggesting certain types of item (products or services) that tend to be consumed in groups. This paper analyzes the use of GRSs in the tourism domain. It considers the most representative works in this area, highlighting the type of study and evaluation, the application scenario, its purpose, and the methodology used for the generation of recommendations. With this goal, the PRISMA methodology is used, being 1115 works initially identified in the Web of Science and Scopus, which are reduced into a set of 79 articles after the application of several inclusion and exclusion criteria. A comprehensive study of such works identifies three main working domains: 1) GRSs for restaurants, 2) GRSs for itineraries and points of interest (POIs), and 3) GRSs for destination and travel. An overview of the main methodologies and evaluation approaches in these works is also discussed. The analysis performed also identifies relevant research lines for future work.Ítem With Friends Like These, Who Needs Explanations? Evaluating User Understanding of Group Recommendations(ACM, 2025-06) Waterschoot, Cedric; Yera, Raciel; Tintarev, Nava; Barile, FrancescoGroup Recommender Systems (GRS) employing social choice-based aggregation strategies have previously been explored in terms of perceived consensus, fairness, and satisfaction. At the same time, the impact of textual explanations has been examined, but the results suggest a low effectiveness of these explanations. However, user understanding remains fairly unexplored, even if it can contribute positively to transparent GRS. This is particularly interesting to study in more complex or potentially unfair scenarios when user preferences diverge, such as in a minority scenario (where group members have similar preferences, except for a single member in a minority position). In this paper, we analyzed the impact of different types of explanations on user understanding of group recommendations. We present a randomized controlled trial (𝑛 = 271) using two between-subject factors: (i) the aggregation strategy (additive, least misery, and approval voting), and (ii) the modality of explanation (no explanation, textual explanation, or multimodal explanation). We measured both subjective (self-perceived by the user) and objective understanding (performance on model simulation, counterfactuals and error detection). In line with recent findings on explanations for machine learning models, our results indicate that more detailed explanations, whether textual or multimodal, did not increase subjective or objective understanding. However, we did find a significant effect of aggregation strategies on both subjective and objective understanding. These results imply that when constructing GRS, practitioners need to consider that the choice of aggregation strategy can influence the understanding of users. Post-hoc analysis also suggests that there is value in analyzing performance on different tasks, rather than through a single aggregated metric of understanding.