L`approccio semantico nella raccomandazione di risorse per il

Invited Papers
L’approccio semantico nella
raccomandazione di risorse
per il turismo culturale
Pierpaolo Di Bitonto, Maria Laterza, Teresa
Roselli, Veronica Rossano
Università degli Studi di Bari “Aldo Moro”, Dipartimento di
Informatica - {dibitonto, marialaterza, roselli, rossano}@di.uniba.it
Keywords: recommendation systems, cultural heritage tourism, semantic enrichment
Negli ultimi anni il settore del turismo è profondamente cambiato. Oggi
un gran numero di turisti, piuttosto che rivolgersi agli esperti del settore,
usa Internet alla ricerca di destinazioni, itinerari, singoli servizi o pacchetti
viaggio preconfezionati. Le tecnologie dell’informazione e della comunicazione
assumono, dunque, un ruolo fondamentale nella promozione turistica. In
particolare, i sistemi di raccomandazione appaiono interessanti per la loro
capacità di offrire all’utente un supporto più adeguato nella scelta dei luoghi
da visitare rispetto a quello fornito dai tradizionali motori di ricerca. I sistemi
di raccomandazione, infatti, sono in grado di suggerire all’utente un insieme
personalizzato di opzioni sulla base delle sue esigenze e preferenze. Ma,
come ormai ampiamente riconosciuto dalla letteratura, per tali sistemi la
qualità della raccomandazione è strettamente legata alla descrizione delle
risorse e degli utenti. Affinché essi possano diventare efficaci strumenti di
promozione della conoscenza, della cultura e delle tradizioni di un territorio,
for citations:
Di Bitonto P., Laterza M., Roselli T., Rossano V. (2012), L’approccio semantico nella raccomandazione
di risorse per il turismo culturale, Journal of e-Learning and Knowledge Society (Italian Edition), v.8,
n.2, 98-108. ISSN: 1826-6223, e-ISSN:1971-8829
|
Journal of e-Learning and Knowledge Society - IT
Vol. 8, n. 2, Maggio 2012 (pp. 99 - 108)
ISSN: 1826-6223 | eISSN: 1971-8829
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- Vol. 8, n. 2, Maggio 2012
è necessario integrare le descrizioni delle risorse con informazioni semantiche che siano in grado di
catturare relazioni tra esse. In questo modo, è possibile arricchire la lista dei suggerimenti con tutte
quelle risorse che, pur non essendo esplicitamente collegate alla richiesta dell’utente, hanno una qualche
correlazione semantica con quelle incluse nella lista, favorendo la scoperta di nuovi scenari turistici e
la diffusione della conoscenza del territorio. In questo contesto, il contributo presenta un approccio di
arricchimento semantico per la raccomandazione di risorse culturali. Tale approccio è stato utilizzato
per l’arricchimento della lista di raccomandazione di CulTuRek, un sistema che promuove beni culturali
materiali ed immateriali del territorio pugliese.
1 Introduzione
La quantità di risorse disponibili nel web si moltiplica ogni giorno grazie
agli strumenti messi a disposizione dal web 2.0, la cui filosofia è trasformare
gli utenti da semplici consumatori a produttori di informazione (Giurgiu, 2008).
L’esplosione delle risorse, se da un lato, facilita una diffusione dell’informazione più completa e immediata, dall’altro, amplifica i problemi legati alla ricerca
dell’informazione più adeguata alle necessità dell’individuo aumentando il
rischio che l’utente si senta frustrato e disorientato durante le operazioni di
ricerca. Offrire un supporto adeguato e personalizzato all’utente è, quindi, una
delle sfide più interessanti di settori di ricerca come l’Information Retrieval
e l’Information Filtering. In particolare, nell’ambito dell’Information Filtering una delle tecnologie ritenute più promettenti nel risolvere il problema
dell’overload di informazioni sono i Sistemi di Raccomandazione. Questi sono
applicazioni intelligenti in grado di suggerire prodotti, informazioni o servizi
più adeguati alle esigenze e preferenze dell’utente sulla base del contenuto
della risorsa da suggerire, del profilo dell’utente e, in alcuni casi, del contesto
informativo in cui la risorsa può essere efficacemente utilizzata (Baltrunas et
al., 2011).
Nel dominio del turismo i sistemi di raccomandazione sono particolarmente
interessanti perché possono suggerire all’utente un insieme personalizzato di
prodotti e servizi turistici sulla base delle sue esigenze e preferenze. Grazie allo
sviluppo di numerosi sistemi di raccomandazione (per computer e dispositivi
cellulari), che supportano i viaggiatori prima, durante e dopo il viaggio (Ricci
& Nguyen, 2006), negli ultimi anni la promozione turistica è profondamente
cambiata: il web è diventato la sorgente di informazione più importante in cui
ritrovare prodotti e servizi turistici, e i telefoni cellulari sono diventati la piattaforma principale per la ricerca di luoghi da visitare durante il viaggio. Affinché
tali sistemi, oltre ad offrire un supporto all’utente nella scelta dei luoghi da
visitare, possano promuovere la conoscenza della cultura e delle tradizioni di un
territorio, è necessario che integrino tecnologie semantiche in grado di cogliere
l’essenza delle risorse al di là della loro forma di rappresentazione e codifica,
di valorizzare le diversità e di offrire suggerimenti contestualizzati.
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Pierpaolo Di Bitonto, Maria Laterza, Teresa Roselli, Veronica Rossano - L’approccio semantico nella raccomandazione di
risorse per il turismo culturale
Il lavoro illustra l’approccio semantico utilizzato nel sistema di raccomandazione CulTuRek (Di Bitonto et al., 2011a; Di Bitonto et al., 2011b; Laterza, 2012) che suggerisce risorse culturali nell’ambito della pianificazione di
viaggi turistici e di istruzione. L’approccio arricchisce l’insieme di risorse da
raccomandare con risorse che sono in relazione con quelle che soddisfano
esplicitamente la richiesta dell’utente.
Uno dei punti di forza dell’approccio è la generalità, ovvero può essere usato
per un qualunque tipo di risorsa che sia punto di interesse, servizio turistico o
materiale di approfondimento a supporto della visita. Il lavoro si articola come
segue: nel secondo paragrafo sono riportati alcuni esempi di uso dell’approccio semantico in sistemi di raccomandazione ed, in particolare, in quelli per
il dominio del turismo; nel terzo paragrafo è illustrato un processo di raccomandazione ibrido in cui è usato un approccio semantico per l’arricchimento
dell’insieme di raccomandazione; nel quarto paragrafo è presentato l’uso del
processo di raccomandazione definito, e quindi dell’approccio semantico, in un
sistema di raccomandazione per la promozione del turismo culturale in Puglia.
Infine, conclusioni e possibili sviluppi futuri chiudono il lavoro.
2 Stato dell’arte
La letteratura offre numerose evidenze sperimentali a sostegno della tesi che
l’approccio semantico è particolarmente efficace nei sistemi di raccomandazione. Negli ultimi anni, infatti, sta emergendo una nuova generazione di sistemi
che sfruttano le tecnologie del web semantico e del web 2.0 per migliorare
le prestazioni computazionali dei metodi di raccomandazione e, dunque, la
qualità dei suggerimenti forniti agli utenti. Tali sistemi sono conosciuti come
Sistemi di Raccomandazione Semantici e Sociali (Oufaida & Nouali, 2009).
In (Szomszor et al., 2007), per esempio, l’uso del tagging collaborativo, ormai
noto con il termine folksomies, è utilizzato per arricchire i profili degli utenti
e quindi migliorare la raccomandazione. In tal caso, la predizione dell’interesse dell’utente per una risorsa è calcolata usando la similarità semantica tra
le nuvole di tag sia dell’utente che degli item da suggerire. In (Baltrunas et
al., 2011; Sungrim & Kwon, 2007) l’approccio semantico è utilizzato per la
realizzazione di un sistema di raccomandazione sensibile al contesto, che è in
grado di adattare la raccomandazione al contesto di interesse dell’utente grazie
all’uso di una ontologia multilivello. In altre parole, se durante l’interazione
con il sistema l’utente sposta il suo interesse da un contenuto all’altro, grazie
all’uso di un’ontologia multilivello il sistema è in grado di adattare la lista dei
suggerimenti. In altre ricerche, inoltre, le tecnologie semantiche sono utilizzate
per attenuare i problemi di over-specialization tipici dei sistemi content-based.
News@hand (Cantador et al., 2008), per esempio, è un sistema di raccomanda-
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zione in cui sia le notizie da suggerire che gli utenti sono descritti come concetti
di una ontologia e tali descrizioni sono arricchite delle relazioni semantiche tra
i concetti. In questo modo, la lista dei suggerimenti è arricchita con risorse che
il sistema correla grazie all’uso dell’ontologia e delle relazioni semantiche.
Nel dominio del turismo, Compass (COntext-aware Mobile Personal ASSistant) (van Setten et al., 2004) è un sistema di raccomandazione sensibile
al contesto che, usando ontologie di dominio, fornisce informazioni e servizi
come il suggerimento di compagni di viaggio, che sono più adatti per l’utente,
considerando i suoi interessi ed obiettivi di viaggio.
Un esempio nell’ambito più specifico del turismo culturale è Art Recommender (Cramer et al., 2008; Wang et al., 2008; Wang et al., 2009), sviluppato
nel progetto CHIP (Cultural Heritage Information Personalization) realizzato in
collaborazione con il Rijksmuseum di Amsterdam (Olanda). Anche in questo
caso, come nel precedente, il processo di raccomandazione usa le relazioni
semantiche fra le risorse da raccomandare (dipinti e sculture del museo) per
suggerire risorse collegate a quelle per cui l’utente mostra particolare interesse.
Ogni opera d’arte è descritta usando un vocabolario basato su una tassonomia
standard per la descrizione di questa tipologia di risorse (artista, luogo di realizzazione, tema, ecc.) e il sistema calcola la predizione sul possibile interesse
dell’utente per una risorsa usando delle relazioni semantiche che collegano la
richiesta formulata dall’utente e le opere da lui ritenute interessanti con tutte
le altre opere d’arte catalogate.
Analogamente a quanto descritto, il processo di arricchimento semantico,
utilizzato nel sistema di raccomandazione per il turismo culturale CulTuRek
sviluppato, utilizza le relazioni semantiche tra le risorse catalogate nel sistema
per ritrovare i collegamenti tra di esse e fornire una lista di suggerimenti che
può favorire la scoperta e l’approfondimento di conoscenze precedentemente
inaspettate per l’utente. A differenza delle soluzioni illustrate, CulTuRek utilizza l’approccio sociale del web 2.0 per raccogliere le risorse, consentendo alla
comunità di utenti di inserire le risorse e descriverle. Tali descrizioni strutturate
sono memorizzate nel metadato che accompagna la risorsa e utilizzate per il
calcolo delle relazioni semantiche. Questo nell’ottica di offrire uno strumento
di promozione turistica avanzato in cui le relazioni semantiche non sono solo
quelle predefinite dalle relazioni sui contenuti della risorsa ma anche quelle che
ne derivano dalla descrizione della risorsa inserita dagli utenti.
3 L’approccio semantico nel processo di raccomandazione
Il processo di raccomandazione definito ha come obiettivo principale quello
di promuovere il turismo culturale di un territorio suggerendo luoghi da visitare,
eventi a cui partecipare, frammenti di cultura popolare, e così via. È fondamen-
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Pierpaolo Di Bitonto, Maria Laterza, Teresa Roselli, Veronica Rossano - L’approccio semantico nella raccomandazione di
risorse per il turismo culturale
tale, dunque, durante il processo di raccomandazione dare il giusto peso al valore culturale di ogni singolo bene. A tal fine è stato definito un approccio ibrido
che è in grado di considerare il contesto culturale ed educativo ai fini della
valutazione dell’utilità di un bene da suggerire. Il processo di raccomandazione
si compone di tre passi: Selezione, Ordinamento e Arricchimento semantico
(Laterza, 2011; Di Bitonto et al., 2011a; Di Bitonto et al., 2011b). L’approccio
semantico è utilizzato nell’ultimo passo, ma al fine di rendere chiaro come le
relazioni semantiche sono utilizzate è necessario illustrare brevemente l’intero
processo di raccomandazione.
Il primo passo è quello di Selezione che valuta l’utilità delle risorse in base
alle preferenze dell’utente, in termini di obiettivi culturali ed educativi, e alle
richieste specifiche del viaggio, come l’area geografica e il periodo del viaggio. La peculiarità della componente è che la ricerca delle risorse da suggerire
è effettuata rilassando le condizioni (spazio-tempo) di selezione specificate
dall’utente, in maniera da non escludere quelle risorse che potrebbero essere
interessanti perché rilevanti per la conoscenza del territorio. Alla selezione
delle risorse che soddisfano la richiesta dell’utente segue l’Ordinamento, che
ha l’obiettivo di individuare le risorse più adatte (utili) all’utente in base alle
opinioni della comunità degli utenti. La peculiarità di questo processo di ordinamento è l’uso allo stesso tempo dei feedback multi-criterio rilasciati dalla
comunità di utenti e degli obiettivi dichiarati dall’utente target, in modo da
ottenere un ordinamento delle risorse più efficace. I passi di Selezione e Ordinamento sono combinati utilizzando il metodo di ibridazione cascade, ovvero
una tecnica di raccomandazione è usata per selezionare in maniera grossolana
un primo insieme di risorse e successivamente una seconda tecnica raffina
la raccomandazione scegliendo tra l’insieme selezionato precedentemente le
risorse più adatte alle richieste (Burke, 2002). Il risultato del primo passo è,
dunque, la selezione di un sottoinsieme di risorse che hanno una uguale stima
dell’utilità rispetto alla richiesta dell’utente e che soddisfano le sue preferenze. Il sottoinsieme selezionato diventa successivamente l’input per il secondo
passo che ha l’obiettivo di ordinare le risorse usando i feedback rilasciati dagli
utenti che hanno preferenze simili all’utente corrente. Il risultato di questi due
passi è una lista di raccomandazione che risponde alle richieste e caratteristiche dell’utente ma che non tiene conto delle relazioni tra le risorse. Per questo
motivo il processo di raccomandazione termina con il passo di Arricchimento
Semantico che ha l’obiettivo di individuare quelle risorse che, pur non ricercate
esplicitamente dall’utente, hanno delle relazioni semantiche con quelle selezionate dai passi precedenti. Il punto di forza di questo passo è proprio l’uso
dell’approccio semantico che consente di includere nell’insieme da raccomandare tutte quelle risorse che potrebbero promuovere l’acquisizione di nuova
conoscenza riguardo a uno specifico territorio. L’Arricchimento Semantico e
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l’Ordinamento sono combinati utilizzando un metodo di ibridazione mixed,
ovvero le raccomandazioni di entrambi i metodi sono presentate insieme. Il
risultato di questo passo, dunque, è la selezione di risorse non considerate dal
primo passo ma ritenute interessanti per le relazioni semantiche esistenti con
le risorse precedentemente selezionate e la loro inclusione nella lista delle
raccomandazioni.
3.1 Le relazioni semantiche tra le risorse
Nel processo di raccomandazione definito, l’approccio semantico consente
di scoprire le relazioni semantiche esistenti tra le risorse dell’insieme iniziale
di raccomandazione (a cui è associato il più elevato valore di utilità) e le risorse
disponibili nel sistema, al fine di offrire un suggerimento di beni da visitare
più completo e favorire l’acquisizione di conoscenza su di essi. Tale approccio
è basato sull’assunzione che se due risorse hanno delle proprietà in comune,
allora sono correlate.
Si considerino, ad esempio, due insiemi di risorse R e S, dove R rappresenta l’insieme delle risorse selezionate dai primi due passi del processo di
raccomandazione, e S è l’insieme delle risorse disponibili non ancora prese in
considerazione dal processo. Il processo di arricchimento semantico si articola
in due passi. In primo luogo, si confrontano le descrizioni di tutte le risorse,
ovvero per ogni risorsa r, dell’insieme R, si verifica l’esistenza di una risorsa
s, dell’insieme S, che abbia una o più proprietà in comune con essa, e quindi
che esista una relazione semantica tra di esse. Ad esempio, due opere realizzate
dallo stesso artista. Tutte le risorse dell’insieme S che sono correlate con le risorse dell’insieme R sono aggiunte alla lista di raccomandazione (Figura 1a).
Fig.1 - Arricchimento semantico: (a) primo passo e (b) secondo passo
Successivamente, l’arricchimento semantico individua le relazioni tra le
risorse dell’insieme R confrontando le rispettive descrizioni. In altre parole, per
ciascuna coppia di risorse in R verifica che ci siano delle proprietà in comune
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Pierpaolo Di Bitonto, Maria Laterza, Teresa Roselli, Veronica Rossano - L’approccio semantico nella raccomandazione di
risorse per il turismo culturale
ed in corrispondenza delle proprietà comuni crea un insieme di proprietà di
correlazione. Per ogni insieme di proprietà di correlazione individuato, sono ricercate nell’insieme S risorse che verificano tali proprietà. Anche queste risorse
sono considerate semanticamente collegate alle risorse già incluse nella lista
di raccomandazione e per questo sono aggiunte ad essa. La figura 1b illustra
graficamente il risultato del processo.
4 CulTuRek: un sistema di raccomandazione per promuovere il patrimonio
culturale di un territorio
L’approccio di arricchimento semantico descritto è stato implementato in
un innovativo sistema di raccomandazione: CulTuRek. Il prototipo del sistema,
descritto più dettagliatamente in (Laterza, op.cit.; Di Bitonto et al., op. cit.), è in
grado di suggerire sia beni tangibili (castelli, musei, chiese, ecc.) che intangibili
(festival, eventi religiosi, leggende, tradizioni culinarie, ecc,) ad un turista o ad
un insegnante e i suoi studenti che intendono visitare la Puglia e approfondire
la conoscenza del suo patrimonio culturale.
Ogni risorsa del sistema è descritta dall’utente usando uno schema di metadati che consente di contestualizzare le risorse rispetto alla cultura del territorio
(Di Bitonto et al., op.cit.). Per individuare le relazioni tra le risorse, l’approccio
di arricchimento semantico confronta i valori dei metadati che descrivono le
risorse stesse. In particolare, durante il confronto delle descrizioni delle risorse
dei due insiemi (R ed S) si considerano i valori dei metadati che definiscono
dipendenze strutturali o di inglobamento tra le risorse. Se tra una risorsa r
nella lista di raccomandazione (R), costituita dalle risorse ritenute più utili
per l’utente, e una risorsa s nel database del sistema (S) c’è una dipendenza,
per esempio una risorsa è parte di un’altra oppure una risorsa è all’interno di
un’altra, la risorsa s è aggiunta alla lista di raccomandazione. Prendiamo, per
esempio, in considerazione la “Cripta di San Nicola” in provincia di Taranto
dove vi è l’affresco del “Cristo Pantocratore”. Tale dipendenza strutturale è
descritta nei metadati delle risorse tramite relazioni del tipo “contiene” o “è
contenuto”. Supponiamo, che ci sia un utente che intende recarsi a Taranto, che
è disposto a spostarsi un po’ di chilometri e che è particolarmente affascinato
dal periodo medioevale. Sulla base di queste richieste, la risorsa “Cripta di San
Nicola” è selezionata dai primi due passi del processo di raccomandazione,
mentre la risorsa “Cristo Pantocratore” è esclusa. La prima fase del processo di arricchimento semantico confrontando le descrizioni delle risorse rileva
che esiste una dipendenza tra le due risorse e che la comunità degli utenti ha
ritenuto l’affresco un bene imperdibile in una visita alla cripta. L’affresco del
“Cristo Pantocratore” è aggiunto quindi alla lista di raccomandazione ed il
sistema fornisce all’utente la motivazione della considerazione della risorsa
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Nell’esempio, “L’affresco Cristo Pantocratore è all’interno della Cripta di
San Nicola”. Il processo di arricchimento continua confrontano le descrizioni
delle risorse nella lista di raccomandazione al fine di individuare proprietà in
comune a più risorse. In questo caso sono presi in considerazione solo i valori
dei metadati Creator, Typology e Original_location e sono confrontati con i
valori i metadati di ciascuna risorsa nella lista di raccomandazione (R). Se la
lista di raccomandazione contiene la “Cripta di San Nicola” e la “Cripta di S.
Angelo”, a Mottola (in provincia di Taranto) e il “Castello di Gioia” a Gioia del
Colle (in provincia di Bari), confrontando i valori dei metadati si scopre che
i beni culturali nell’insieme: {“Cripta di San Nicola”, “Cripta di S. Angelo”}
hanno in comune il valore del metadato Typology = “Cripta ipogea”. Il processo
di arricchimento semantico, dunque, selezionerà dall’insieme delle risorse non
ancora considerate (S) il bene “Cantina Spagnola” nella vicina città di Laterza
che, pur non essendo medioevale, è una struttura ipogea e quindi potrebbe
permettere all’utente di conoscere altre strutture ipogee del territorio.
Conclusioni e sviluppi futuri
Il web è diventato ormai la fonte primaria per la ricerca di soluzioni di
viaggio, sia esso fatto per svago, per lavoro o per scopi culturali. La quantità
di informazioni e fonti da cui attingere rende, però, la ricerca frustrante perché
non sempre si trova quello che si sta cercando. I sistemi di raccomandazione assumono, quindi, un ruolo fondamentale nel processo di selezione della
soluzione più adeguata alle specifiche esigenze dell’utente e, in particolare,
possono diventare indispensabili nella promozione del turismo culturale. È
stato dimostrato che le tecnologie del web semantico aiutano ad arricchire la
lista dei suggerimenti con tutte le risorse che, pur non essendo esplicitamente
collegate alla richiesta dell’utente, hanno una qualche correlazione semantica
con quelle selezionate dal processo di raccomandazione. La soluzione proposta
nel contributo va in questa direzione, il processo di raccomandazione definito,
oltre ad utilizzare e combinare diverse tecniche di raccomandazione per ottenere un suggerimento ottimale, utilizza l’approccio semantico per estrapolare
eventuali relazioni tra le risorse analizzando le descrizioni associate ad esse.
In questo modo, il sistema arricchisce l’insieme di raccomandazione con tutte
quelle risorse che, pur non rispondendo esattamente alla richiesta dell’utente,
hanno delle relazioni semantiche con le risorse selezionate dal processo di
raccomandazione. Tale approccio è stato implementato in CulTuRek (Laterza,
op.cit.; Di Bitonto et al., op.cit.), un sistema di raccomandazione che suggerisce beni culturali materiali ed immateriali nell’ambito della pianificazione di
viaggi turistici e di istruzione in Puglia. In futuro si intende rendere il processo
di arricchimento semantico in grado di saper riconoscere sinonimie tra i valori
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Pierpaolo Di Bitonto, Maria Laterza, Teresa Roselli, Veronica Rossano - L’approccio semantico nella raccomandazione di
risorse per il turismo culturale
dei metadati così da consentire una selezione delle risorse più adeguata anche
in presenza di descrizioni non perfettamente corrispondenti.
Ringraziamenti
Il presente lavoro è svolto nell’ambito del progetto di Ateneo (ex 60%)
“Definizione di un metodo multicriterio per la raccomandazione di risorse
nell’ambito dell’e-learning e del turismo”. Si ringrazia lo studente Paolo Vulpi (LS in Informatica) per il contributo dato allo sviluppo della componente
dell’arricchimento semantico nel sistema di raccomandazione durante la realizzazione della tesi di laurea.
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