A Framework for Context-Aware Service Recommendation for Mobile Users : A Focus on Mobility in Smart Cities
Résumé
Depuis longtemps, les systèmes de recommandation aident les utilisateurs à choisir parmi de grands ensembles
de services. Dans l’environnement de la ville intelligente, pour gagner en précision, de tels systèmes de recommandation
doivent également tenir compte du contexte de l’utilisateur. Qu’est ce que le contexte d’un utilisateur et
comment peut il être capturé? Ce sont les deux questions auxquelles nous répondons dans cet article. Après avoir spécifié
ce que nous entendons par le terme contexte nous montrons comment l’analyse de la mobilité urbaine permet de
déduire des informations contextuelles riches. Le principal objectif de notre projet sera à terme de recommander des
services en fonction du parcours estimé d’un usager dans la ville intelligente.
ABSTRACT. Recommendations have long been a means of helping users select services. In a smart city environment,
recommendation algorithms should take into account the user’s context to gain in accuracy. What is the context of a smart
city user and how can it be captured? These are the two questions we answer in this paper. After specifying what we
understand by context information, we show how the city’s mobility pattern can be used to infer rich contextual information.
The main objective of our project will be finally to recommend services according to an estimated trajectory of a user in the smart city.