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【24h】

Recomendación personalizada de documentos en sistemas de recuperación de la información basada en objetivos

机译:基于目标的信息检索系统中的个性化文档推荐

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摘要

Los sistemas de recuperación de información surgen de la necesidad del hombre de organizar la información contenida en bibliotecas para poder localizar todos los documentos contenidos en ellas. En la actualidad todo el que se conecta a la Web está en contacto con sistemas como Altavista, Google o Yahoo. El problema de estos buscadores es que a veces devuelven cientos o miles de resultados de los que el usuario sólo va a considerar los 20 o 30 primeros. La ordenación que realizan devuelve los documentos Web que mejor corresponden a la consulta, pero eso no quiere decir que sean los más interesantes para el usuario. Muchas veces el usuario no experto encuentra dificultades en expresar su necesidad de información en el lenguaje de consulta que le ofrece el sistema, con lo que no encuentra los documentos aunque éstos estén en el sistema. Una posible solución al problema de recuperación de información viene dada por la aplicación de un modelo del usuario que permita ofrecer una respuesta personalizada de acuerdo a las preferencias y necesidades de cada individuo. Los aspectos más importantes a adaptar estarán relacionados con la ordenación de los resultados de acuerdo a las necesidades del usuario y con las facilidades ofrecidas para realizar las búsquedas. Esta tesis ofrece resultados relativos al estudio de la personalización en los sistemas de recuperación de información. Se ofrece una nueva visión de la personalización en estos sistemas orientada a los objetivos del usuario, frente al refinamiento de consultas utilizado en otros sistemas. La mayoría de los sistemas que ofrecen algún tipo de personalización suelen tener una visión general de los intereses de los usuarios y tienen un único modelo para cada usuario. En el enfoque propuesto, un usuario puede tener diferentes necesidades que no tienen porque guardar relación. De esta forma, cuando esté interesado en un objetivo, sólo se le ofrecerán documentos relevantes para éste En esta tesis se ofrecen algoritmos probabilísticos que permiten aplicar personalización basada en objetivos a distintas bases de datos multimedia o documentales, teniendo en cuenta múltiples parámetros de los datos. Además, se ofrecen mecanismos que permitan hacer análisis complejos de las base de datos sin necesidad de conocer su contenido. En el caso en que el usuario no sea capaz de encontrar documentos que le satisfagan, se ha desarrollado una arquitectura para que el usuario encuentre un apoyo de otros usuarios del sistema a través de Internet. Por último se ha comprobado la validez de la aportación mediante la implementación de un sistema, METIORE, que incluye las propuestas anteriores y que ha sido evaluado en entornos de aplicaciones convencionales y en entornos webs aplicados a diferentes bases de datos de referencias bibliográficas
机译:信息检索系统源于人们对组织图书馆中包含的信息进行组织以便找到其中包含的所有文档的需求。当前,连接到Web的每个人都在与Altavista,Google或Yahoo等系统联系。这些搜索引擎的问题在于,有时它们返回数百或数千个结果,而用户只会考虑前20或30个结果。他们执行的顺序返回最适合查询的Web文档,但这并不意味着它们对用户来说最有趣。非专家用户经常发现很难用系统提供的查询语言表达其对信息的需求,因此即使文档在系统中,他也找不到文件。信息检索问题的一种可能解决方案是通过用户模型的应用给出的,该模型允许根据每个人的喜好和需求提供个性化响应。适应性最重要的方面将与根据用户需求的结果顺序以及提供进行搜索的功能有关。本文提供了与信息检索系统中的个性化研究有关的结果。与优化其他系统中使用的查询相比,它为这些系统中的针对用户目标的定制提供了新的视野。提供某种形式的定制的大多数系统都倾向于具有用户兴趣的概况,并为每个用户提供单个模型。在提出的方法中,用户可能有不相关的不同需求。这样,当您对目标感兴趣时,仅会提供相关文档。本文提供了概率算法,使您可以在考虑多个数据参数的情况下将基于目标的自定义应用于不同的多媒体或文档数据库。另外,提供了无需复杂数据库内容即可进行复杂分析的机制。如果用户找不到能够满足他要求的文档,则会开发一种体系结构,以便用户可以通过Internet从系统的其他用户那里获得支持。最后,贡献的有效性已通过METIORE系统的实施进行了验证,该系统包括先前的建议,并已在常规应用程序环境和应用于书目参考数据库的Web环境中进行了评估。

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