Sistema de recomendaciones de contenidos multimedia para comunidades académicas en entornos de TDi (2019)
Dentro de las principales razones para que la TV Móvil basada en el estándar DVB-H no haya tenido una acogida similar a la TV convencional por parte de los televidentes, están la ausencia de soporte para interactividad bidireccional en el consumo de servicios, el tiempo empleado en el salto de un canal a otro, el bajo tiempo de uso promedio del servicio de la TV móvil, los pocos dispositivos que soportan el estándar, y la ausencia de un middleware abierto para el desarrollo de aplicaciones interactivas de TV Móvil. Este artículo plantea un sistema de  recomendaciones de contenidos multimedia basados en filtros colaborativos que hace uso del clasificador de Naive Bayes como una alternativa a los problemas de salto de canal y acceso al contenido multimedia, en el entorno de televisión mencionado. El sistema de recomendaciones desarrollado está enmarcado dentro de un sistema para el consumo de servicios de TV Móvil y ha sido evaluado en el escenario de las comunidades académicas virtuales de televisión construidas por el proyecto ST-CAV de la Universidad del Cauca.