[en] In the last years, due to the expansion of the Web, and the huge amount of information that can be accessed on the Internet, people are overwhelmed in their information search and retrieval tasks. For this reason, recommender systems have been successful and their use has been increased unexpectedly. A recommender system is an information filtering technique that lets a user access to useful and relevant data for him according to her preferences (tastes and interests). There are many types of recommender systems, but in most of them, it has been shown the importance of considering the user's context (e.g., current time and date, the user's location, mood, and social company) to improve the effectiveness of the personalized recommendations. For instance, it is not the same to recommend a hotel to a couple for their honey moon than to recommend a hotel to a family with children. The user's context consists in influence sources (signals) that can make him change his currents decisions. Some of these sources are external, like the time, while others are internal, like the user's mood. Today, we can obtain many of these context's sources by means of a mobile phone. Almost every person is carrying a mobile phone every time, everywhere. On the other hand, the importance of music in the people's life is evident. And, thanks to the expansion of the use of mobile phones, music consumption has been increased exponentially, since it is very easy to access and listen to music. For these reasons, we have seen the importance of the union of recommender systems, music and user's context. Thus, the target of this project is to design, implement and evaluate a mobile application that recommends contextualized music to the user. The main goal pursued with the developed application is to conclude which types of recommendations are more effective: the ones that are aware of the user's context or the ones that are only based on the user's preferences. To achieve such goal, we have conducted a preliminary study with real users. Among other things, the results obtained in the experiment have shown that a balance between the two options lets achieve the best recommendations.

[es] En los últimos años, debido a la expansión del uso de la Web, los usuarios se ven cada vez más desbordados en sus tareas de búsqueda y recuperación de información por la ingente cantidad de datos a los que pueden acceder. Por este motivo, los sistemas de recomendación han tenido un éxito y uso crecientes. Un sistema de recomendación es una técnica de filtrado de información que permite a un usuario acceder a los datos útiles para él atendiendo a sus preferencias (gustos, intereses, objetivos). Existen numerosos tipos de sistemas de recomendación, y se ha observado la importancia del contexto (día y hora, localización del usuario, estado emocional, compañía, etc.) para mejorar la eficacia de las recomendaciones. Por ejemplo, no es lo mismo recomendar un hotel a una pareja para su luna de miel que para una familia. El contexto de un usuario se compone de las fuentes de influencia que pueden hacerle variar en sus decisiones. Algunas de estas fuentes pueden ser externas, como por ejemplo, la hora, o internas, como el estado de ánimo. Hoy en día, se pueden obtener muchos factores del contexto de un usuario gracias a los smartphones. Prácticamente todas las personas llevamos un teléfono móvil encima en cada momento. Por otro lado, la importancia de la música en la vida de las personas es evidente. Además, el consumo de música se ha multiplicado precisamente por el uso del teléfono móvil, ya que es muy fácil acceder a música a través de él. Por estos motivos, se ha visto la importancia de la unión de los sistemas de recomendación con la música y el contexto de usuario. Así, el objetivo de este proyecto es el diseño, implementación y evaluación de una aplicación móvil que recomiende música contextualizada al usuario. El objetivo principal perseguido con la aplicación desarrollada es intentar concluir qué tipo de recomendaciones son más eficaces: las sensibles al contexto o las que no lo tienen en cuenta y solo hacen uso de las preferencias del usuario. Para ello, se ha realizado un estudio preliminar con usuarios de la aplicación. Los resultados obtenidos en el experimento muestran que un equilibrio entre preferencias