O trabalho a desenvolver nesta dissertação insere-se num projeto de maior dimensão denominado Sustainable Tourism Crowding (STC), cuja motivação assenta, essencialmente, em dois impactos negativos provocados pela sobrecarga turística que se verifica, nomeadamente, nos bairros históricos de Lisboa. O objetivo desta dissertação é, então, mitigar esses problemas: reduzir a sobrecarga turística dos pontos de interesse mais visitados numa cidade que, além da degradação da experiência turística, causa problemas de sustentabilidade em diversos aspetos (ambiental, social e local). No âmbito desta dissertação, a implementação de um componente de um sistema de recomendação é a solução proposta. Baseia-se num algoritmo multicritério de recomendação de percursos pedonais que minimiza a passagem por locais mais apinhados e maximizam a visita a pontos de interesse mais sustentáveis. Essas rotas serão personalizadas para cada utilizador, pois consideram as suas preferências (por exemplo, tempo, orçamento, nível de esforço físico) e várias restrições retiradas de outros microsserviços que fazem parte da arquitetura do sistema global mencionado acima (por exemplo, condições meteorológicas, níveis de apinhamento, pontos de interesse, níveis de sustentabilidade). Concluímos que é possível desenvolver um microsserviço que recomenda rotas personalizadas e que comunica com outros microsserviços que fazem parte da arquitetura global do sistema mencionada acima. A análise dos dados experimentais do sistema de recomendação, permite-nos concluir que é possível obter uma distribuição mais equilibrada da visita turística, aumentando a visita a pontos de interesse mais sustentáveis e evitando percursos mais apinhados.

The work to be developed in this dissertation is part of a larger project called Sustainable Tourism Crowding (STC), which motivation is based on two negative impacts caused by the tourism overload that happens, particularly, in the historic neighborhoods of Lisbon. The goal of this dissertation is then to mitigate those problems: reduce the tourist burden of points of interest in a city that, in addition to the degradation of the tourist experience, causes sustainability problems in different aspects (environmental, social and local). Within the scope of this dissertation, the implementation of one component of a recommendation system is the proposed solution. It is based on a multi-criteria algorithm for recommending pedestrian routes that minimize the passage through more crowded places and maximizes the visit to sustainable points of interest. These routes will be personalized for each user, as they consider their explicit preferences (e.g. time, budget, physical effort) and several constraints taken from other microservices that are part of the global system architecture mentioned above (e.g. weather conditions, crowding levels, points of interest, sustainability). We conclude it is possible to develop a microservice that recommend personalized routes and communicate with other microservices that are part of the global system architecture mentioned above. The analysis of the experimental data from the recommendation system, allows us to conclude that it is possible to obtain a more balanced distribution of the tourist visit, by increasing the visit to more sustainable places of interest and avoiding crowded paths.