[en] Cross-domain recommendation considers a user's preferred items (movies, books, songs, etc.) in a particular source domain (movies, literature, music, etc.) for suggesting items in other target domains, which can be related somehow to the source one. In classical recommender systems, suggested items usually refer to entities (items) in the same domain (i.e., if we have a song, it is usual to be recommended another song). However, the novel models of cross-domain recommendation aims to find and suggest entities from other domains that are related in a non trivial way, such as movies and books or music and places. Recommender systems are already been exploited in countless popular Web sites (such as FilmAffinity, Amazon, and YouTube), which have recommendation models based on the users' tastes. In these systems, a user does not need to request item recommendations, but due to the overload of information and data on the Web, it is always necessary to manage and filter existing information to present users with only useful or relevant information. Despite the high efficiency of these systems, they have the disadvantage of only retrieving items in a single domain, limiting the possible discovery of other items that may be of interest, even though they are not directly related. In this paper we propose to exploit the DBpedia knowledge base, a public ontology with information extracted from Wikipedia articles. Specifically, the study aims to extract inter-linked taxonomies from DBpedia with categories of items from different domains. In particular, we explore the music, movies and books domains. Once the taxonomies are built, they will be used to establish semantic paths between entities in different domains. Finally, the obtained semantic paths between entities are used to build a prototype cross-domain recommendation model. This prototype uses a graph-based ranking method that aims to rate and rank entities that are "semantically" close, for further recommendation. Hence, the work preliminarily explores the problem of linking entities in different domains that have no obvious relationship between them.

[es] La recomendación sobre dominios cruzados consiste en que a partir de ítems (películas, libros, canciones, etc.) en un dominio dado (cine, literatura, música, etc.) cuya preferencia es conocida para una persona, se sugiera al usuario ítems en otros dominios diferentes que puedan estar relacionados con el primero de algún modo. En sistemas de recomendación clásicos los ítems sugeridos normalmente hacen referencia entidades (ítems) del mismo dominio (por ejemplo: si tenemos una canción, lo normal es que se nos recomiende otra). Sin embargo, en los novedosos modelos de recomendación sobre dominios cruzados se explora la posibilidad de hallar entidades de otros dominios que estén relacionados de una forma no trivial, como puedan ser películas y libros o música y lugares. Los sistemas de recomendación son explotados en infinidad de sitios Web de gran popularidad (FilmAffinity1, Amazon2, YouTube3, etc.), que tienen unos modelos de recomendación basados principalmente en los gustos de un usuario. En ellos, un usuario no necesariamente debe haber solicitado recomendaciones, pero debido a la sobrecarga de información y datos en la Web, es siempre necesaria una gestión y filtro de la información existente para sólo dar a los usuarios aquella que les sea útil o relevante. A pesar de la gran eficacia de estos sitios, tienen la desventaja de sólo recuperar ítems en un único dominio, limitando el posible descubrimiento de otros ítems que puedan ser de interés aunque no estén tan directamente relacionados. En este trabajo se propone explotar la base de conocimiento DBpedia4, una ontología pública con información extraída de los artículos de la Wikipedia5. En concreto, el objetivo del trabajo es extraer taxonomías de DBpedia que engloben categorías de ítems de diferentes dominios y que estén relacionadas entre sí. En particular, los dominios explorados son la música, las películas y los libros. Una vez construidas las taxonomías, éstas se usarán para establecer caminos semánticos entre entidades de dominios diferentes. Finalmente, con los caminos semánticos entre entidades, se construye un prototipo de modelo de recomendación sobre dominios cruzados. Este prototipo consiste en un método de ranking basado en grafo, que pretende puntuar y ordenar las entidades que más se aproximan "semánticamente", para su posterior recomendación. De este modo, el trabajo explora de forma preliminar el problema de enlazar entidades de distintos dominios que no tienen relaciones obvias entre ellos.