Sistema multicriterio de recomendación basado en operadores de lógica graduada de preferencias para la orientación segura en un destino turístico

Abstract

Les destinacions turístiques emergents afronten desafiaments per posicionar-se al mercat global, especialment en seguretat i qualitat de l'oferta. Riohacha (Departament de la Guajira), és un districte especial, turístic i cultural de Colòmbia que busca posicionar-se com una de les destinacions turístiques més importants del país, però, la manca de dades per desenvolupar models de recomanació de productes i serveis turístics a Riohacha pot limitar el seu atractiu, afectant la competitivitat i el flux de visitants. Aquesta tesi té com a objectiu desenvolupar un sistema informàtic de recomanació multicriteri, basat en lògica graduada de preferències, que ofereixi als turistes una guia segura i eficient, millorant lexperiència i promovent el creixement sostenible de destinacions com Riohacha amb poques dades disponibles. La metodologia emprada es basa en investigacions bàsiques i aplicades. La tesi proposa un sistema recomanador que utilitza dos models basats en operadors de conjunció/disjunció graduada (GDC) i el mètode Logic Scoring of Preference (LSP) per avaluar hotels i restaurants. Aquests models jeràrquics simulen el raonament humà en seleccionar serveis, adaptant-se a diferents destinacions i abordant múltiples requisits. S'hi incorporen funcions predefinides que representen diverses preferències contextuals, facilitant la presa de decisions i personalitzant l'experiència de l'usuari. A més, s'inclou informació sobre la seguretat turística, garantint que els serveis estiguin registrats i validats per una entitat governamental, i s'hi afegeixen recomanacions de seguretat per assegurar una experiència segura a la destinació. El procediment metodològic va incloure la recol·lecció de dades, la definició de jerarquies i la selecció d'operadors, adaptats a les necessitats de l'usuari. S'ha definit un nou índex de mesura, el Food Specialty Interest Score (FSIS), per avaluar la idoneïtat dels restaurants segons les preferències culinàries de l'usuari. La validació inicial, feta per experts de la destinació turística, va mostrar un recall de 1.0, destacant l'efectivitat del model. Posteriorment, el model va ser avaluat per usuaris reals, que el van qualificar positivament quant a recomanacions (86.42%) i facilitat per ingressar dades (77.78%), confirmant-ne l'eficàcia i la facilitat d'ús.

Los destinos turísticos emergentes enfrentan desafíos para posicionarse en el mercado global, especialmente en seguridad y calidad de la oferta. Riohacha (Departamento de la Guajira), es un distrito especial, turístico y cultural de Colombia que busca posicionarse como uno de los destinos turísticos más importantes del país, sin embargo, la falta de datos para desarrollar modelos de recomendación de productos y servicios turísticos en Riohacha puede limitar su atractivo, afectando la competitividad y el flujo de visitantes. Esta tesis tiene como objetivo desarrollar un sistema informático de recomendación multicriterio, basado en lógica graduada de preferencias, que ofrezca a los turistas una guía segura y eficiente, mejorando la experiencia y promoviendo el crecimiento sostenible de destinos como Riohacha con pocos datos disponibles. La metodología empleada se basa en investigaciones básicas y aplicadas. La tesis propone un sistema recomendador que utiliza dos modelos basados en operadores de conjunción/disyunción graduada (GDC) y el método Logic Scoring of Preference (LSP) para evaluar hoteles y restaurantes. Estos modelos jerárquicos simulan el razonamiento humano al seleccionar servicios, adaptándose a diferentes destinos y abordando múltiples requisitos. Se incorporan funciones predefinidas que representan diversas preferencias contextuales, facilitando la toma de decisiones y personalizando la experiencia del usuario. Además, se incluye información sobre la seguridad turística, garantizando que los servicios estén registrados y validados por una entidad gubernamental, y se añaden recomendaciones de seguridad para asegurar una experiencia segura en el destino. El procedimiento metodológico incluyó la recolección de datos, definición de jerarquías y selección de operadores, adaptados a las necesidades del usuario. Se introdujo el Food Specialty Interest Score (FSIS) para evaluar la idoneidad de los restaurantes según las preferencias culinarias del usuario. La validación inicial, realizada por expertos del destino turístico, mostró un recall de 1.0, destacando la efectividad del modelo. Posteriormente, el modelo fue evaluado por usuarios reales, quienes lo calificaron positivamente en cuanto a recomendaciones (86.42%) y facilidad para ingresar datos (77.78%), confirmando su eficacia y facilidad de uso.

Emerging tourist destinations face challenges to position themselves in the global market, especially in terms of safety and quality of supply. Riohacha (Department of La Guajira), is a special tourist and cultural district of Colombia that seeks to position itself as one of the most important tourist destinations in the country, however, the lack of data to develop recommendation models for tourism products and services in Riohacha may limit its attractiveness, affecting competitiveness and the flow of visitors. This thesis aims to develop a multi-criteria computerized recommendation system, based on graded preference logic, that offers tourists a safe and efficient guide, improving the experience and promoting the sustainable growth of destinations such as Riohacha with little available data. The methodology used is based on basic and applied research. The thesis proposes a recommender system that uses two models based on graded conjunction/disjunction operators (GDC) and the Logic Scoring of Preference (LSP) method to evaluate hotels and restaurants. These hierarchical models simulate human reasoning when selecting services, adapting to different destinations and addressing multiple requirements. Predefined functions representing various contextual preferences are incorporated, facilitating decision making and personalizing the user experience. In addition, information on security and safety is included. The methodological procedure included data collection, definition of hierarchies and selection of operators, adapted to the user's needs. The Food Specialty Interest Score (FSIS) was introduced to evaluate the suitability of restaurants according to the user's culinary preferences. The initial validation, conducted by destination experts, showed a recall of 1.0, highlighting the effectiveness of the model. Subsequently, the model was evaluated by real users, who rated it positively in terms of recommendations (86.42%) and ease of data entry (77.78%), confirming its effectiveness and ease of use.