Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống gợi ý để tạo lộ trình tham quan bảo tàng áp dụng công nghệ thực tế tăng cường và các kỹ thuật khai thác dữ liệu từ cảm biến xã hội
Tóm tắt
Ngày nay, các bảo tàng cung cấp các tùy chọn công nghệ và kỹ thuật số để làm phong phú thêm trải nghiệm của người dùng trong một chuyến thăm. Tuy nhiên, những câu hỏi đặt ra như bảo tàng/triển lãm nào tôi có thể tham quan? Làm thế nào để tham quan và có được trải nghiệm tốt nhất? Những câu hỏi này không dễ trả lời, vì chúng không đại diện cho các nhiệm vụ đơn giản. Xét rằng những trải nghiệm tham quan bảo tàng hiện nay đã có mặt trên các mạng xã hội, trong đó người dùng mô tả, đánh giá và phổ biến một tác phẩm nghệ thuật/triển lãm của bảo tàng, thông tin này có thể được khai thác để tạo ra các gợi ý về chuyến tham quan trong các bảo tàng. Những gợi ý như vậy có thể được cải thiện bằng cách kết hợp và áp dụng khai thác dữ liệu thu được từ các cảm biến Internet vạn vật được lắp đặt trong các bảo tàng. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp kết hợp để đưa ra các gợi ý cho việc tham quan bảo tàng. Nó bao gồm một kiến trúc Internet vạn vật với các beacon, kết hợp một số công nghệ dựa trên phân tích ngữ nghĩa, khai thác dữ liệu và học máy. Phương pháp này tích hợp và kết hợp các nguồn dữ liệu để tạo ra và gợi ý các lộ trình trong nhà và ngoài trời cho các bảo tàng, được hình dung bằng công nghệ thực tế tăng cường. Lộ trình được xây dựng, xem xét ý kiến và đánh giá từ các mạng xã hội, phân loại ngữ nghĩa của các bảo tàng, các hoạt động văn hóa cũng như dữ liệu được đo lường bởi các cảm biến beacon trong các triển lãm bảo tàng. Kết quả là một chuyến tham quan tùy chỉnh với thực tế tăng cường chứa một tập hợp các gợi ý về cách tham quan các bảo tàng và có được trải nghiệm tốt hơn trong chuyến thăm. Một prototype của ứng dụng di động đã có sẵn trên Google Play, có tên “Trung tâm Lịch sử,” với gần 500 lượt tải xuống và đánh giá chấp nhận được.
Từ khóa
#Hệ thống gợi ý #bảo tàng #thực tế tăng cường #khai thác dữ liệu #cảm biến xã hội #Internet vạn vật.Tài liệu tham khảo
Abu-Mostafa YS, Lin HT, Magdon-Ismail M (2012) Learning from data: a short course: AMLbook. View Article PubMed/NCBI Google Scholar
Adu-Poku S (2012) Comparing classification algorithms in data mining. Doctoral dissertation, Central Connecticut State University
Alexander EP, Alexander M, Decker J (2017) Museums in motion: an introduction to the history and functions of museums. Rowman & Littlefield, Lanham
Amores M, Arco L, Borroto C (2016) Unsupervised opinion polarity detection based on new lexical resources. Computación y Sistemas 20(2):263–277
Araújo C, Martini RG, Henriques PR, Almeida JJ (2018) Annotated documents and expanded CIDOC-CRM ontology in the automatic construction of a virtual museum. In: Rocha Á, Reis LP (eds) Developments and advances in intelligent systems and applications. Springer, Cham, pp 91–110
Baraldi L, Paci F, Serra G, Benini L, Cucchiara R (2015) Gesture recognition using wearable vision sensors to enhance visitors’ museum experiences. IEEE Sens J 15(5):2705–2714
Bello-Orgaz G, Jung JJ, Camacho D (2016) Social big data: recent achievements and new challenges. Inf Fusion 28:45–59
Bishop CM (2006) Pattern recognition and machine learning. Springer, Berlin
Blazquez D, Domenech J (2017) Big data sources and methods for social and economic analyses. Technological forecasting and social change. Elsevier, Amsterdam
Capuano N, Gaeta A, Guarino G, Miranda S, Tomasiello S (2016) Enhancing augmented reality with cognitive and knowledge perspectives: a case study in museum exhibitions. Behav Inf Technol 35(11):968–979
Carrozzino M, Bergamasco M (2010) Beyond virtual museums: experiencing immersive virtual reality in real museums. J Cult Heritage 11(4):452–458
Chianese A, Marulli F, Moscato V, Piccialli F (2013) SmARTweet: a location-based smart application for exhibits and museums. In: 2013 International conference on signal-image technology and internet-based systems (SITIS). IEEE, pp 408–415
Choi HS, Kim SH (2017) A content service deployment plan for metaverse museum exhibitions—centering on the combination of beacons and HMDs. Int J Inf Manage 37(1):1519–1527
Dim E, Kuflik T (2015) Automatic detection of social behavior of museum visitor pairs. ACM Trans Interact Intell Syst 4(4):17
Falk JH, Dierking LD (2000) Learning from museums: visitor experiences and the making of meaning. Altamira Press, Lanham
Fayyad U, Piatetsky-Shapiro G, Smyth P (1996) The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data. Commun ACM 39(11):27–34
Gandomi A, Haider M (2015) Beyond the hype: big data concepts, methods, and analytics. Int J Inf Manage 35(2):137–144
García-Palomares JC, Gutiérrez J, Mínguez C (2015) Identification of tourist hot spots based on social networks: a comparative analysis of European metropolises using photo-sharing services and GIS. Appl Geogr 63:408–417
Hajmoosaei A, Skoric P (2016) Museum ontology-based metadata. In: 2016 IEEE tenth international conference on semantic computing (ICSC). IEEE, pp 100–103
Hu Y, Gao S, Janowicz K, Yu B, Li W, Prasad S (2015) Extracting and understanding urban areas of interest using geotagged photos. Comput Environ Urban Syst 54:240–254
Huang W, Sun M, Li S (2016) A 3D GIS-based interactive registration mechanism for outdoor augmented reality system. Expert Syst Appl 55:48–58
Javornik A (2016) Augmented reality: research agenda for studying the impact of its media characteristics on consumer behaviour. J Retail Consum Serv 30:252–261
Jung T, tom Dieck MC, Lee H, Chung N (2016) Effects of virtual reality and augmented reality on visitor experiences in museum. In: Inversini A, Schegg R (eds) Information and communication technologies in tourism 2016. Springer, Cham, pp 621–635
Lara JA, Lizcano D, Martínez MA, Pazos J (2014) Data preparation for KDD through automatic reasoning based on description logic. Inf Syst 44:54–72
Lindqvist J, Cranshaw J, Wiese J, Hong J, Zimmerman J (2011). I’m the mayor of my house: examining why people use foursquare-a social-driven location sharing application. In: Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems. ACM, pp 2409–2418
Lytras MD, Raghavan V, Damiani E (2017) Big data and data analytics research: from metaphors to value space for collective wisdom in human decision making and smart machines. Int J Semant Web Inf Syst 13(1):1–10
Martini RG, Araújo C, Librelotto GR, Henriques PR (2016) A reduced CRM-compatible form ontology for the virtual Emigration Museum. In: Rocha Á, Correia AM, Adeli H, Reis LP, Teixeira MM (eds) New advances in information systems and technologies. Springer, Cham, pp 401–410
Mata F, Claramunt C (2011) GeoST: geographic, thematic and temporal information retrieval from heterogeneous web data sources. In: Agrawal D, Cruz I, Jensen CS, Ofek E, Tanin E (eds) Web and wireless geographical information systems, pp 5–20
Mata F, Claramunt C, Juarez A (2011) An experimental virtual museum based on augmented reality and navigation. In Proceedings of the 19th ACM SIGSPATIAL international conference on advances in geographic information systems. ACM, pp 497–500
Mata F, Torres-Ruiz M, Guzmán G, Quintero R, Zagal-Flores R, Moreno-Ibarra M, Loza E (2016) A mobile information system based on crowd-sensed and official crime data for finding safe routes: a case study of Mexico City. Mob Inf Syst 2016:1–11. https://doi.org/10.1155/2016/8068209
McKercher B (2016) Towards a taxonomy of tourism products. Tour Manag 54:196–208
Pallud J (2017) Impact of interactive technologies on stimulating learning experiences in a museum. Inf Manag 54(4):465–478
Papatheodorou A, Rosselló J, Xiao H (2010) Global economic crisis and tourism: consequences and perspectives. J Travel Res 49(1):39–45
Perkins J (2010) Python text processing with NLTK 2.0 cookbook. Packt Publishing Ltd, Birmingham
Reyes JA, Montes A, González JG, Pinto DE (2013) Classifying case relations using syntactic, semantic and contextual features. Comput Sist 17(2):263–272
Sampson A (2012) Comparing classification algorithms in data mining. A Thesis, Central Connecticut State University New Britain, Connecticut
Styliani S, Fotis L, Kostas K, Petros P (2009) Virtual museums, a survey and some issues for consideration. J Cult Heritage 10(4):520–528
Su S, Wan C, Hu Y, Cai Z (2016) Characterizing geographical preferences of international tourists and the local influential factors in China using geo-tagged photos on social media. Appl Geogr 73:26–37
Tan PN (2006) Introduction to data mining. Pearson Education India, Noida
Visvizi A, Mazzucelli C, Lytras M (2017) Irregular migratory flows: towards an ICTs’ enabled integrated framework for resilient urban systems. J Sci Technol Policy Manag 8(2):227–242
Waske, B., Benediktsson, J., & Sveinsson, J. (2009). Classifying remote sensing data with support vector machines and imbalanced training data. In: Benediktsson JA, Kittler J, Roli F (eds) Multiple classifier systems, pp 375–384
Younes G, Kahil R, Jallad M, Asmar D, Elhajj I, Turkiyyah G, Al-Harithy H (2017) Virtual and augmented reality for rich interaction with cultural heritage sites: a case study from the Roman Theater at Byblos. Digit Appl Archaeol Cult Heritage 5:1–9
Zhang C, Liu C, Zhang X, Almpanidis G (2017) An up-to-date comparison of state-of-the-art classification algorithms. Expert Syst Appl 82:128–150
Zhou X, Xu C, Kimmons B (2015) Detecting tourism destinations using scalable geospatial analysis based on cloud computing platform. Comput Environ Urban Syst 54:144–153