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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Asociación Española para la Inteligencia Artificial
2006
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92503003 |
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Table of Contents:
- Sistema de Búsqueda Personalizada y Recomendación de Documentación Científica Erika J. Salazar G. Oscar Ortega L. Ingeniería Agrupamiento Personalización Filtrado de información Generación de consultas Sistemas de recomendación La sobrecarga de información ha sido un problema ampliamente tratado entre la comunidad científica de lasáreas de recuperación y filtrado de información. Un investigador que se encuentre buscando a través de la Webse enfrenta a dicho problema cuando se encuentra reuniendo información y artículos para la generación de unestado del arte en sus temas específicos de investigación. Las fuentes de información electrónica especializadaa consultar son diversas y los documentos obtenidos a partir de ellas son tan numerosos que deben serexaminados uno a uno por los investigadores con el fin de filtrar aquellos que representan la información másrelevante y actualizada. Como solución al problema, han surgido los llamados sistemas de recomendación yfiltrado de información, los cuales, aunque aplicados con mayor frecuencia en sitios comerciales de ventasen línea, se han planteado como una posibilidad de apoyo a los usuarios en sus búsquedas de información,ayudando en la localización y filtrado automático de documentos interesantes. Sin embargo, sistemas comoestos son poco comunes, más allá de aplicaciones experimentales o de comercio electrónico, y son pococonocidos por la comunidad de usuarios en general. En el presente artículo se presenta el desarrollo de unsistema de búsqueda y recomendación automática de documentos, dirigido hacia los usuarios investigadoresde una comunidad académica con intereses de información documental especializada. El sistema cuenta convarios módulos. Un módulo de generación de consultas, encargado de extraer y transformar en consultas lostérminos más importantes contenidos en los perfiles de cada usuario; un módulo de búsqueda y descarga dedocumentos, encargado de enviar las consultas a un conjunto de buscadores de documentos científicos en laWeb y luego descargarlos; un módulo de agrupamiento, encargado de procesar y almacenar los documentosobtenidos a partir de las búsquedas; y un módulo de filtrado, recomendación y retroalimentación, encargadode filtrar los subconjuntos de documentos relevantes para ser recomendados a los usuarios y de ajustar losperfiles de dichos usuarios a partir de los valores de calificación que ellos suministran, ya sea implícita oexplícitamente, a los documentos que les son recomendados. Las recomendaciones producidas por el sistemadesarrollado fueron evaluadas según el cambio en la calidad de las mismas a lo largo del tiempo para unconjunto de usuarios. Dicha calidad se midió usando el área bajo la curva ROC, la cual debía aumentara lo largo del tiempo en que es usado el sistema, indicando un aprendizaje y mejora en los resultados derecomendación presentados a los usuarios. Aunque durante la evaluación se obtuvo un buen desempeño y elárea bajo la curva ROC demostró un aumento en la calidad de los resultados de recomendación a lo largodel tiempo, dicho aumento fue mucho mayor al comienzo de los experimentos que al final de los mismos.Por lo tanto, pa 2006 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92503003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.30 Vol.10