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VALENCIA (EFE). Un grupo de investigadores valencianos ha desarrollado un prototipo de sistema inteligente de recomendación que realiza sugerencias de destinos turísticos o aficiones para grupos de usuarios ajustadas a las preferencias generales de todos sus integrantes, gracias a la utilización de un negociador virtual.

El sistema utiliza los datos aportados por cada persona del grupo al registrarse y, a partir de diferentes técnicas computacionales y un agente virtual, ofrece una recomendación ajustada a las preferencias generales de todos los usuarios, que podrían ver a través de sus dispositivos móviles.

Inmaculada García, del Grupo de Investigación de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial (GTI-IA) de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), ha explicado a EFE que se trata de "un sistema de laboratorio para desarrollar nuevas técnicas" pero que a medio plazo, no se plantean comercializarlo.

"Lo ideal sería integrarlo en un sistema real. Habría que encontrar una empresa interesada en explotarlo e integrarlo a sus propios sistemas", ha defendido y ha recordado que en 2009 pusieron en marcha un recomendador de rutas turísticas en Valencia, con búsqueda de lugares de interés y planificador de visitas.

Se trataba de recomendaciones para una única persona y ahora su investigación ha centrado el interés en sugerencias para grupos de usuarios. De esta forma, si un grupo está de viaje en una ciudad y quiere una recomendación de lugares a visitar o actividades a realizar, el sistema "le aconseja una lista, ya sea edificios, museos, o cualquier otro punto de interés, en función de los gustos y preferencias de los miembros del grupo", ha explicado.

El sistema es capaz de adaptar su recomendación al grado de colaboración o intransigencia definido por cada uno de los usuarios; posteriormente, el agente virtual lleva a cabo la mediación y negociación entre ellos y define la opción que más se adecúa a todo el grupo, mostrándolo en la pantalla de su dispositivo móvil.

"La principal novedad es la inclusión de la negociación virtual entre los diferentes miembros del grupo, que es capaz de poner de acuerdo a todo el grupo para la máxima satisfacción de cada uno", ha resaltado la investigadora.

Este grupo de la UPV ha desarrollado también una técnica llamada intersección incremental, "fundamental para que la recomendación del sistema se ajuste a las preferencias particulares y generales de los usuarios", ha añadido otra de las investigadoras, Eva Onaindía.

Las investigadoras han señalado que en los últimos años se han desarrollado algunos sistemas de recomendación para grupos, si bien, dadas sus características, "es difícil ofrecer una recomendación en la que ningún usuario se vea especialmente perjudicado con el ítem ofrecido".

"En nuestro sistema tenemos en cuenta que cada usuario, además de sus propias preferencias, puede tener distintas expectativas sobre el resultado de la recomendación y exhibir un comportamiento diferente con respecto a los otros miembros del grupo", ha explicado la investigadora Laura Sebastiá.

En opinión de la experta, "la inclusión del agente virtual negociador es la que permite mejorar los sistemas desarrollados hasta la fecha".

El trabajo realizado por el Grupo de Investigación de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial (GTI-IA) de la UPV fue publicada el paso mes de marzo en la revista Expert Systems with Applications.